pandas.bdate_range

pandas.bdate_range(start=None, end=None, periods=None, freq='B', tz=None, normalize=True, name=None, weekmask=None, holidays=None, closed=None, **kwargs) [source]

Возвращает DatetimeIndex с фиксированной частотой, по умолчанию с частотой рабочих дней.

Параметры:

start : string or datetime-like, default None Левая граница для генерации дат. end : string or datetime-like, default None Правая граница для генерации дат. periods : integer, default None Количество периодов для генерации. freq : string or DateOffset, default ‘B’ (business daily) Строки частоты могут иметь множители, например, ‘5H’. tz : string or None Имя часового пояса для возвращения локализованного DatetimeIndex, например, Asia/Beijing. normalize : bool, default False Нормализовать даты начала/окончания до полуночи перед генерацией диапазона дат. name : string, default None Имя результирующего DatetimeIndex. weekmask : string or None, default None Маска дней недели, являющихся рабочими днями, передаваемая в numpy.busdaycalendar, используется только при передаче пользовательских строк частоты. Значение по умолчанию None эквивалентно ‘Mon Tue Wed Thu Fri’. Новое в версии 0.21.0. holidays : list-like or None, default None Даты, исключаемые из набора рабочих дней, передаваемые в numpy.busdaycalendar, используются только при передаче пользовательских строк частоты. Новое в версии 0.21.0. closed : string, default None Сделать интервал замкнутым относительно заданной частоты слева, справа или с обеих сторон (None). **kwargs Для совместимости. Не влияет на результат.

Возвращает:

DatetimeIndex

Примечания

Из четырех параметров: start, end, periods, и freq, ровно три должны быть указаны. Указание freq является требованием для bdate_range. Используйте date_range если указание freq нежелательно.

Чтобы узнать больше о строках частоты, пожалуйста, обратитесь к данной ссылке.

Примеры

Обратите внимание, как два выходных дня пропущены в результате.

>>> pd.bdate_range(start='1/1/2018', end='1/08/2018')
DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-01-02', '2018-01-03', '2018-01-04',
           '2018-01-05', '2018-01-08'],
          dtype='datetime64[ns]', freq='B')