pandas.bdate_range

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

Возвращает DatetimeIndex с фиксированной частотой, по умолчанию — рабочие дни.

Параметры:

start:строка или datetime-подобный объект, по умолчанию None

Левая граница для генерации дат.

end:строка или datetime-подобный объект, по умолчанию None

Правая граница для генерации дат.

periods:целое число, по умолчанию None

Количество периодов для генерации.

freq:строка, Timedelta, datetime.timedelta или DateOffset, по умолчанию ‘B’

Строки частоты могут иметь множители, например, ‘5h’. По умолчанию — рабочие дни (‘B’).

tz:строка или None

Имя часового пояса для возвращения локализованного DatetimeIndex, например Asia/Beijing.

normalize:bool, по умолчанию False

Нормализовать даты начала/окончания до полуночи перед генерацией диапазона дат.

name:строка, по умолчанию None

Имя результирующего DatetimeIndex.

weekmask:строка или None, по умолчанию None

Маска дней недели для действительных рабочих дней, передается в numpy.busdaycalendar, используется только при передаче пользовательских строк частоты. Значение None по умолчанию эквивалентно ‘Mon Tue Wed Thu Fri’.

holidays:список или None, по умолчанию None

Даты, которые следует исключить из набора допустимых рабочих дней, передаются в numpy.busdaycalendar, используется только при передаче пользовательских строк частоты.

inclusive:{“both”, “neither”, “left”, “right”}, по умолчанию “both”

Включать границы; устанавливать каждую границу как закрытую или открытую.

Добавлена в версии 1.4.0.

**kwargs

Для совместимости. Не оказывает влияния на результат.

Возвращает:

DatetimeIndex

Примечания

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

Чтобы узнать больше о строках частоты, см. ссылку.

Примеры

Обратите внимание, как в результате пропускаются два выходных дня.

>>> 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')