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맞춤 캘린더 만들기
맞춤 캘린더를 만드는 방법은 다음과 같습니다. 주어진 예제는 프랑스 달력입니다. 그래서 많은 예제를 제공합니다.
from pandas.tseries.holiday import AbstractHolidayCalendar, Holiday, EasterMonday, Easter
from pandas.tseries.offsets import Day, CustomBusinessDay
class FrBusinessCalendar(AbstractHolidayCalendar):
""" Custom Holiday calendar for France based on
https://en.wikipedia.org/wiki/Public_holidays_in_France
- 1 January: New Year's Day
- Moveable: Easter Monday (Monday after Easter Sunday)
- 1 May: Labour Day
- 8 May: Victory in Europe Day
- Moveable Ascension Day (Thursday, 39 days after Easter Sunday)
- 14 July: Bastille Day
- 15 August: Assumption of Mary to Heaven
- 1 November: All Saints' Day
- 11 November: Armistice Day
- 25 December: Christmas Day
"""
rules = [
Holiday('New Years Day', month=1, day=1),
EasterMonday,
Holiday('Labour Day', month=5, day=1),
Holiday('Victory in Europe Day', month=5, day=8),
Holiday('Ascension Day', month=1, day=1, offset=[Easter(), Day(39)]),
Holiday('Bastille Day', month=7, day=14),
Holiday('Assumption of Mary to Heaven', month=8, day=15),
Holiday('All Saints Day', month=11, day=1),
Holiday('Armistice Day', month=11, day=11),
Holiday('Christmas Day', month=12, day=25)
]
맞춤 캘린더 사용
다음은 맞춤 캘린더를 사용하는 방법입니다.
두 날짜 사이의 휴일 가져 오기
import pandas as pd
from datetime import date
# Creating some boundaries
year = 2016
start = date(year, 1, 1)
end = start + pd.offsets.MonthEnd(12)
# Creating a custom calendar
cal = FrBusinessCalendar()
# Getting the holidays (off-days) between two dates
cal.holidays(start=start, end=end)
# DatetimeIndex(['2016-01-01', '2016-03-28', '2016-05-01', '2016-05-05',
# '2016-05-08', '2016-07-14', '2016-08-15', '2016-11-01',
# '2016-11-11', '2016-12-25'],
# dtype='datetime64[ns]', freq=None)
두 날짜 사이의 근무일 수 계산
미래 또는 과거의 연도에 상관없이 월별 근무일 수를 얻는 것이 유용 할 때가 있습니다. 다음은 맞춤 캘린더로이를 수행하는 방법입니다.
from pandas.tseries.offsets import CDay
# Creating a series of dates between the boundaries
# by using the custom calendar
se = pd.bdate_range(start=start,
end=end,
freq=CDay(calendar=cal)).to_series()
# Counting the number of working days by month
se.groupby(se.dt.month).count().head()
# 1 20
# 2 21
# 3 22
# 4 21
# 5 21
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