AbstractHolidayCalendar类提供了返回假期列表的所有必要方法，只需在特定假期日历类中定义rules即可。此外，start_date和end_date类属性确定生成假期的日期范围。...将周六移至周一，周日/周一移至周二 previous_friday 将周六和周日移至上一个星期五” next_monday 将周六和周日移至下一个周一 假期和假期日历如何定义的示例： In [259...AbstractHolidayCalendar类提供了返回假期列表所需的所有方法，只需在特定假期日历类中定义rules即可。此外，start_date和end_date类属性确定生成假期的日期范围。...将周六移动到周一，周日/周一移动到周二 previous_friday 将周六和周日移动到上一个星期五” next_monday 将周六和周日移动到下一个周一 定义假期和假日日历的示例： In [259...重采样 pandas 在频率转换期间执行重采样操作（例如，将秒数据转换为 5 分钟数据）具有简单、强大和高效的功能。这在金融应用中非常常见，但不限于此。
如果希望得到天数的结果，可以直接转换数据格式，比如： 如果希望直接计算天数，你可以直接用函数Duration.TotalDays进行转换，如下图所示： 三、如何把时间自动加上6小时 Power Query...由于PQ里没有类似Excel中的Datedif函数，因此，在PQ中计算常用的间隔天数、年数（年龄），跟在Excel里有所不同——稍微繁琐一点儿，要按照最原始的通过日期计算的方法来求解，但理解了其实也不难...在很多问题上，没有现成的函数时，就要考虑用最基础的算法去实现它。 实际工作中，我是从来没见过不需要处理特殊日期的！那么，如果有专门的假期表，该怎么算工作日？...这种情况下，一般来说，应该有一个参与计算的完整的日历表，其中标明了哪些是工作日，哪些是假期——对于很多比较完整的企业数据模型来说，这种完整的日历表应该是比较好的解决方案（如果没有，建议建一个）。...样子大概如下： 这种情况下，计算主要就是对日历表进行筛选然后计数： 总结 在实际工作中关于日期及其相关计算的问题，通常都有很多特殊的情况需要处理，比如这个例子中的特殊假期，还有其他的如年假天数计算等等
在本篇中，我们将研究 date 和 bash 脚本如何告诉你从今天到你预期的事件之间有多少天。 首先，在进行之前有几个提示。date 命令的 %j 选项将以 1 至 366 之间的数字显示当前日期。...如果结果是正数，我们将显示剩余天数。如果为零，则发出 “Merry Christmas” 的消息，如果为负，那么仅告诉运行脚本的人他们错过了假期。也许他们沉迷在蛋酒中了。...即使他们输入日期时提供了年，date -d 命令仍将仅提供今年中的天数，而不会提供从现在到那时的天数。 计算从今天到某年的日期之间的天数可能有些棘手。你需要包括所有中间年份，并注意那些闰年。...使用 Unix 纪元时间 计算从现在到某个特殊日期之间的天数的另一种方法是利用 Unix 系统存储日期的方法。...将自 Unix 纪元开始以来的秒数除该数即为天数。 $ .
在金融产品估值时，细节最多的就是如何生成日期和年限了，最核心的细节如下： 支付日通常不会落在周末和公共假期上，如落到，那么根据“顺延”或“修正顺延”到后一个工作日，或者“提前”或“修正提前”到前一个工作日...两个日期之间的计数有对相应的惯例，比如“Actual/365”计算的天数就是两个日期之间实际的天数，而30/360“”有着特殊的算法。 日期计数惯例解决这个问题。...年份用具体四个数字标示的指的这个具体的日期是公众假期。 工作日惯例就是通过一些不同规定把一个非工作日调整到一个工作日 (非周末且非公众假期) 上。 1....Act/365 该惯例来自 2006 年 ISDA 文件里面的 4.16(d)，计算年限方法为 (d2 – d1)/ 365。这里的天数计算包括起始日和结束日。该惯例也称为 Act/365 F。...Act/360 该惯例来自 2006 年 ISDA 文件里面的 4.16(e)，计算年限方法为 (d2 – d1)/ 360。这里的天数计算包括起始日和结束日。
经常有朋友问怎么计算两个日期间的工作日问题，本来，对于简单的计数问题，总不会复杂到什么程度，但是，对于这个问题，我通常会说，先确定你的工作日历表，也就是说，先定义好哪些算工作日，哪些算假期—...直接上公式： 其中，d = {Number.From([开始日期])..Number.From([结束日期])},即根据起止日期转换为数值后生成相应的区间序列（关于生成日期或数值区间的方法有很多...在很多问题上，没有现成的函数时，就要考虑用最基础的算法去实现它。 - 2 - 如标题所说，实际工作中，我是从来没见过不需要处理特殊日期的！...这种情况下，一般来说，应该有一个参与计算的完整的日历表，其中标明了哪些是工作日，哪些是假期——对于很多比较完整的企业数据模型来说，这种完整的日历表应该是比较好的解决方案（如果没有，建议建一个）。...- 总结 - 在实际工作中关于日期及其相关计算的问题，通常都有很多特殊的情况需要处理，比如这个例子中的特殊假期，还有其他的如年假天数计算等等，每个企业都有自己特定的计算方法，大多数情况下都需要回到比较基础的算法来实现
以下文章来源于木东居士，作者JunLiang 0x00 前言 数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。...； 星期几； 一年中的第几天； 一年中的第几个周； 一天中哪个时间段：凌晨、早晨、上午、中午、下午、傍晚、晚上、深夜； 一年中的哪个季度； 程序实现 import pandas as pd # 构造时间数据...df['日期'] = df['时间'].apply(lambda x: x.strftime('%Y%m%d')) df['是否公共假期'] = df['日期'].apply(lambda x: True...，多个时间序列的数据集构造特征时需要先进行分组再计算。...2）窗口差异值特征 一个窗口到下一个窗口的差异。例子：商店销售量时间序列中，昨天的销售量与前天销售量的差值。
0x00 前言 数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。...； 星期几； 一年中的第几天； 一年中的第几个周； 一天中哪个时间段：凌晨、早晨、上午、中午、下午、傍晚、晚上、深夜； 一年中的哪个季度； 程序实现 import pandas as pd # 构造时间数据...df['日期'] = df['时间'].apply(lambda x: x.strftime('%Y%m%d')) df['是否公共假期'] = df['日期'].apply(lambda x: True...，多个时间序列的数据集构造特征时需要先进行分组再计算。...2）窗口差异值特征 一个窗口到下一个窗口的差异。例子：商店销售量时间序列中，昨天的销售量与前天销售量的差值。
自1月下旬以来，疫情中心城市武汉和附近其他几个城市已被封锁。...Funk在研究中使用的参数 Funk于2月12日在其研究所的网站上公布了这一未经同行评议的分析结果。但他说，自从实施以来，武汉新增病例和死亡人数的下降表明，感染可能已经见顶。...C）武汉市随时间推移无症状或有症状前感染的估计流行率，按人口比例计算。黑点表示基于疏散飞行的估计患病率，实线表示95％的二项式CI。D）武汉按日期累计的确诊病例（点）和估计的累计病例（蓝线）。...E）随时间推移的估计每日繁殖数量（R）。F）确认案例日期之前的国际流动，以及在拟合模型中的预期出口数量G）各个国家和观察到的人口留出的预期国际流出事件。拟合为实点的数据集；未拟合的数据显示为圆圈。...他认为，这两种情况通常不会纳入官方统计的被感染病例。 钟南山在2月9日发表的一篇论文对死亡率进行了最新计算，结果表明，每100例病例中约有1.36例死亡患者。
有时候，我们处理一些业务，比如：计算员工请假的时间工作日；就需要数据库内存在一张工作日历，记录调休和节假日。实际上，是有很多的公共接口。...ChineseCalendarLKI/chinese-calendar是基于Python的一个日期项目，如果你观察源码，你会发现日期数据是使用枚举类和Python字典存储的：constants.py:...在vsme/chinese-days的项目简介内，就有提及。两个项目，都是基于MIT协议，在团队和企业内也可以放心使用。..."YYYY-MM-DD"格式添加到数组中 now += delta # 增加日期增量 return days # 返回日期数组日期类型在项目的代码内，我们知道LKI/chinese-calendar...可以在我的GitHub仓库上找到：Mintimate/ChineseCalendarSqlMaker: 中国农历假期生成END哈哈，本次的分享就到这边。
背景 责任链模式，小编在自己项目迭代过程也参与了维护和设计实现；本篇博文主要针对该设计模型进行总结和实践； 简单举例日常生活或者工作中能够接触的责任链模式场景：采购审批流程，请假流程，软件开发中的异常处理流程...因为每一个处理者的下家还是一个处理者，因此在抽象处理者中定义了一个抽象处理者类型的对象，作为其对下家的引用。通过该引用，处理者可以连成一条链。...- ConcreteHandler（具体处理者）：它是抽象处理者的子类，可以处理用户请求，在具体处理者类中实现了抽象处理者中定义的抽象请求处理方法，在处理请求之前需要进行判断，看是否有相应的处理权限(此处就是基于自己实际业务场景开发实现逻辑...) ； 如果可以处理请求就处理它，否则将请求转发给后继者；在具体处理者中可以访问链中下一个对象，以便请求的转发。...{ /** 抽象父类中可以随意定义子类中共用的变量:定义每个领导允许的请假天数*/ //为了保证后期审批权限的调整，此处不定义具体天数 // protected int supervisorDay
： 在 Pandas 中这样做的好处是，Pandas 让我们可以访问所有的 Python。...所以只有在找不到可以一次对整列进行操作的矢量化 pandas 或 numpy 函数时才这样做。但在这种情况下，我找不到一种方法可以在不使用任意 Python 的情况下将年份和周数转换为日期。...换句话说，距离下一个州假期还有多久，距离上一个州假期已经多久了。所以这不是我知道存在的库或任何其他东西。所以我手工写在这里。...如果是学校假期，那么我们将跟踪名为last_date的变量，表示我们看到学校假期的最后日期。然后我们将追加到我们的结果中自上次学校假期以来的天数。 使用zip的重要性[9:26] 有一些有趣的特性。...因此，如果是学校假期，我会通过记录上次看到学校的日期来跟踪这一事实，并附加自上次学校假期以来的时间长度。
对于dataframe，每个假期一行有两列（holiday节假日和ds日期戳）。它必须包括所有出现的假期，包括过去（历史数据），以及将来（待预测的时间）。...在Python中，大多数假期都是确定性计算的，因此可用于任何日期范围; 如果日期超出该国家支持的范围，将会发出警告。...在R语言中，假日日期是从1995年到2044年计算的，并存储在 data-raw/generated_holidays.csv中。...使用快速入门中的Peyton Manning的数据。默认的每周季节性假设每周季节性的模式在全年都是相同的，但我们希望每个季节性的模式在赛季（每个星期天有比赛时）和休赛期间是不同的。...有一个参数seasonality_prior_scale可以类似地调整季节性模型拟合数据的程度。 可以在假期的dataframe中包含一列prior_scale来设置先验scales。
对于dataframe，每个假期一行有两列（holiday节假日和ds日期戳）。它必须包括所有出现的假期，包括过去（历史数据），以及将来（待预测的时间）。...在Python中，大多数假期都是确定性计算的，因此可用于任何日期范围; 如果日期超出该国家支持的范围，将会发出警告。...在R语言中，假日日期是从1995年到2044年计算的，并存储在 data-raw/generated_holidays.csv中。...首先，我们在dataframe中添加一个布尔列，指定每个日期是在赛季还是休赛季： # Python def is_nfl_season(ds): date = pd.to_datetime(ds...有一个参数seasonality_prior_scale可以类似地调整季节性模型拟合数据的程度。 可以在假期的dataframe中包含一列prior_scale来设置先验scales。
在实际应用中，计算天数是经常遇到的一项操作，特别是人事主管部门在算员工考勤时，Excel提供了一系列日期时间函数来满足这些需求。...有许多人会觉得日期时间计算很难，也不确定，因为这里面涉及到公休、假期、跨日、跨月等等因素。然而，大部分情况都不必考虑得很难，尽量往简单的方向考虑解决方法，往往会达到很好的效果。...本文列举的示例就是这样。 示例数据如下图1所示。...在单元格C3和C4中输入的是要计算的日期时段：开始日期和当前日期，单元格C7和C8中输入的是中间要剔除的一段日期，现在要计算将这段日期剔除后的总天数。 图1 似乎确实没有那么难！...在单元格B12中输入公式： =DAYS(C4,C3)-DAYS(C8,C7) 或者使用隐藏的DATEDIF函数： =DATEDIF(C3,C4,"D")-DATEDIF(C7,C8,"D") 或者，更直接一些
尽可能简单地说，支持向量机找到了划分两组数据的最佳直线或平面，或者在回归的情况下，找到了在容差范围内描述趋势的最佳路径。 对于分类，该算法最大限度地减少了对数据进行错误分类的风险。...weather.head() 预处理 合并电力和天气 首先，我们需要将电力数据和天气数据合并到一个数据框中，并去除无关的信息。...---- 【视频】R语言广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中 01 02 03 04 分类变量：平日与周末/假期/在家工作日 ## 将周末和节假日设置为1，否则为0 elecwea['Day...# 分成训练集和测试集（仍在Pandas数据帧中）。 xtrain = elec_and_weather[train_start:train_end]。...# 使用SVR模型来计算预测的下一小时使用量 SVRpredict(X_test_scaled) # 把它放在Pandas数据框架中，以便于使用 DataFrame(predict_y) 绘制测试期间的实际和预测电力需求的时间序列
大体实现步骤如下： 步骤1：在D盘中新建“每月缺卡数据处理“文件夹(已在代码中固定死了，必须建该文件夹)。 步骤2：把处理考勤缺失的exe文件和原始数据文件放到step1新建的文件夹中。...如果原始文件中想存放员工打卡的全年数据，但想统计其中某个月的缺卡数据。 只需把想统计的月份放在日期的第一行即可，代码中已按日期第一行进行了同年月数据子框的筛选。...os库可以设置文件读取的位置。 calendar和chinese_calendar库是日期处理库。 numpy和pandas库处理数据框。 xlrd和datetime库处理时间。...： 4 计算工作日天数 接着取出数据框日期列的第一个值，获取要统计的年月信息。...根据年月信息获取该月工作日的天数。
这篇博客中，主要用到了pandas的数据清洗和分析工作，同时也用到了sklearn中回归预测的知识，非常的简单，但是产生了较好的预测效果。...("d",how='sum') #对数据框的日期按照天进行重采样，属于同一天的加在一起 weekly = daily.resample('w', how = 'sum') #对数据框的日期按照天进行重采样...，然后为数据框增加7个列，分别是['Mon', 'Tues', 'Wed', 'Thurs', 'Fri', 'Sat', 'Sun']，为什么要这么做呢，因为在我们的线性预测模型中，我们使用的自变量必须是数值...如果你是沿着这篇博客从开始看到这里，你就应该知道，我们现在有两个数据框: daily和weather，现在我们需要合并这两个数据框，使用降水量、温度、白昼时长、和星期几去预测街上自行车的数目。...2个聚类中，找特例 len(data_new_1_exception): out:600 倒是有不少天，人们在工作日的时候和周六周末使用自行车的习惯差不多，我们猜测这些工作日很可能是假期，真的是这样吗
拿前阵子在我老东家发生的一件事情来说，同事小王要结婚了，所以要请假回家筹备婚礼，但是公司有明确的规章制度，请假需要提前申请，并且每一级的领导能够审批的假期天数也不一样，部门经理可以审批1到2天的假期，技术总监能够审批...3到5天的假期，大于5天的就要找CEO审批了，如果CEO审批通过了才可以休息5天以上的假期，小王筹备婚礼和渡蜜月总共要请10个工作日的假期。...上面的例子中的Manager和TechnicalDirector以及CEO就是代表的这个角色。...不允许出现某一个具体处理者对象在承担了一部分责任后又把责任向下传的情况。在一个纯的责任链中，一个请求必须被某一个处理者对象所接受。...2、在不明确指定接收者的情况下，向多个对象中的一个提交一个请求。 3、可动态指定一组对象处理请求，客户端可以动态创建职责链来处理请求，还可以改变链中处理者之间的先后次序。
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