熊猫给日期序数周值答案

【问题标题】：Pandas give dates ordinal weekly value熊猫给日期序数周值
【发布时间】：2021-07-18 22:25:45
【问题描述】：

我有类似这样的数据框：

dates=['2017-12-01','2017-12-05','2017-12-17','2017-12-28','2018-01-05','2018-01-09']
val=[5,2,3,6,1,7]
df = pd.DataFrame(list(zip(dates, val)),
               columns =['date', 'val'])
df

    date    val
0   2017-12-01  5
1   2017-12-05  2
2   2017-12-17  3
3   2017-12-28  6
4   2018-01-05  1
5   2018-01-09  7

我想创建一个新列，该列将为每个日期提供两个日期之间的周数。例如，假设我定义的时间段介于 01/12/2017-01/07/2018 之间，
我将给出每个日期值，即从 01/12 开始的周数。结果将是这样的：


    date        val    week_num
0   2017-12-01  5       1
1   2017-12-05  2       1
2   2017-12-17  3       3
3   2017-12-28  6       4
4   2018-01-05  1       6
5   2018-01-09  7       6

所以我的问题是如何为两个时期之间的每个日期提供“计数周”值？

【问题讨论】：

标签： python pandas date datetime

【解决方案1】：

我们可以从定义周期的开始即01/12/2017中减去date列中的时间戳来计算经过的天数，然后我们可以计算经过的天数相对于7的整数除法得到经过的天数周。

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

days = df['date'] - pd.to_datetime('01/12/2017', dayfirst=True)
df['week_num'] = (days.dt.days // 7) + 1

        date  val  week_num
0 2017-12-01    5         1
1 2017-12-05    2         1
2 2017-12-17    3         3
3 2017-12-28    6         4
4 2018-01-05    1         6
5 2018-01-09    7         6

【讨论】：

【解决方案2】：

您首先必须将日期作为字符串转换为日期类型。在这里，我使用了一个 for 循环来计算第一个日期和下一个日期之间的天数差异。增量存储在列表中并添加到数据框中。

from datetime import datetime
d = []
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
for i in df['date']:
  a = i-df['date'][0]
  d.append(int(a.days//7)+1)
df['delta']=d
df

输出：

        date        val    delta   
0       2017-12-01  5      1   
1       2017-12-05  2      1   
2       2017-12-17  3      3   
3       2017-12-28  6      4   
4       2018-01-05  1      6
5       2018-01-09  7      6

【讨论】：

【解决方案3】：

代码

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['week_num'] = 1+(df['date']-df.loc[0,'date']).dt.days // 7

输出

      date     val week_num
0   2017-12-01  5   1
1   2017-12-05  2   1
2   2017-12-17  3   3
3   2017-12-28  6   4
4   2018-01-05  1   6
5   2018-01-09  7   6

说明

我们从返回 TimeDelta 对象的每个日期元素中减去日期的第一个元素。
然后，我们使用 dt 访问器从 TimeDelta 对象中获取天数整数。
然后将天除以 7 得到周数，最后将周数加 1 以获得所需的输出。

【讨论】：

【解决方案4】：

到处都是很好的答案，只是为了使用numpy timedelta 添加另一种方法：

import numpy as np
import datetime
start = datetime.datetime(year=2017, month=12, day=1)
df['week_num'] = (pd.to_datetime(df['date']) - start) // np.timedelta64(1,'W') + 1

    date    val     week_num
0   2017-12-01  5   1
1   2017-12-05  2   1
2   2017-12-17  3   3
3   2017-12-28  6   4
4   2018-01-05  1   6
5   2018-01-09  7   6

【讨论】：