Question

假设我有一个DateTimeIndex，我想添加一个CustomBusinessHour。我的CustomBusinessHour在同一天将介于0900和2000之间的索引保持相同，在同一天将介于0000和0900之间的索引移动到0900，并在下一个工作日将2000之后的索引移动到0900；考虑到一些假期。

以下代码符合我的预期

import pandas as pd
import numpy as np
from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessHour


idxs = pd.DatetimeIndex(['2018-08-14 21:54:00', '2018-08-28 21:48:00',
               '2018-10-02 23:13:00', '2019-06-26 10:59:00'])

custom_days = CustomBusinessHour(
                holidays=[pd.Timestamp("2019/01/01"),
                          pd.Timestamp("2018/12/25"),
                          pd.Timestamp("2018/12/26")],
                weekmask='Mon Tue Wed Thu Fri',
                start="09:00", end="20:00")

moved_idx = idxs + 0*custom_days

但是，我收到以下警告

PerformanceWarning：非向量化DateOffset应用于系列或DatetimeIndex

如何将custom_days转换为numpy数组，以向量化的方式将其添加到idxs中，以消除此警告？

以向量化方式将CustomBusinessHour添加到DateTimeIndex

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