大熊猫一周

Question

我正在尝试以一个月为一周，有些月可能有 4 周，有些可能有 5 周。 对于每个日期，我想知道它属于哪一周。我最感兴趣的是这个月的最后一周。

data = pd.DataFrame(pd.date_range(' 1/ 1/ 2000', periods = 100, freq ='D'))

0  2000-01-01
1  2000-01-02
2  2000-01-03
3  2000-01-04
4  2000-01-05
5  2000-01-06
6  2000-01-07

Answer 1

查看此answer 并决定您想要的月份中的哪一周。

没有内置任何内容，因此您需要使用 apply 来计算它。例如，对于一个简单的“已经过去了多少个 7 天”度量。

data['wom'] = data[0].apply(lambda d: (d.day-1) // 7 + 1)

对于更复杂的（基于日历），使用该答案中的函数。

import datetime
import calendar

def week_of_month(tgtdate):
    tgtdate = tgtdate.to_datetime()

    days_this_month = calendar.mdays[tgtdate.month]
    for i in range(1, days_this_month):
        d = datetime.datetime(tgtdate.year, tgtdate.month, i)
        if d.day - d.weekday() > 0:
            startdate = d
            break
    # now we canuse the modulo 7 appraoch
    return (tgtdate - startdate).days //7 + 1

data['calendar_wom'] = data[0].apply(week_of_month)

Answer 2

在处理具有日期时间索引的数据帧时，我使用了下面的代码。

import pandas as pd
import math

def add_week_of_month(df):
    df['week_in_month'] = pd.to_numeric(df.index.day/7)
    df['week_in_month'] = df['week_in_month'].apply(lambda x: math.ceil(x))
    return df

如果你运行这个例子：

df = test = pd.DataFrame({'count':['a','b','c','d','e']},
                     index = ['2018-01-01', '2018-01-08','2018-01-31','2018-02-01','2018-02-28'])
df.index = pd.to_datetime(df.index)

你应该得到以下数据帧

               count  week_in_month

2018-01-01     a              1
2018-01-08     b              2
2018-01-31     c              5
2018-02-01     d              1
2018-02-28     e              4

Answer 3

TL;DR

import pandas as pd

def weekinmonth(dates):
    """Get week number in a month.
    
    Parameters: 
        dates (pd.Series): Series of dates.
    Returns: 
        pd.Series: Week number in a month.
    """
    firstday_in_month = dates - pd.to_timedelta(dates.dt.day - 1, unit='d')
    return (dates.dt.day-1 + firstday_in_month.dt.weekday) // 7 + 1
    
    
df = pd.DataFrame(pd.date_range(' 1/ 1/ 2000', periods = 100, freq ='D'), columns=['Date'])
weekinmonth(df['Date'])

0     1
1     1
2     2
3     2
4     2
     ..
95    2
96    2
97    2
98    2
99    2
Name: Date, Length: 100, dtype: int64

说明

首先，计算一个月的第一天（来自这个答案：How floor a date to the first date of that month?）：

df = pd.DataFrame(pd.date_range(' 1/ 1/ 2000', periods = 100, freq ='D'), columns=['Date'])
df['MonthFirstDay'] = df['Date'] - pd.to_timedelta(df['Date'].dt.day - 1, unit='d')
df

         Date MonthFirstDay
0  2000-01-01    2000-01-01
1  2000-01-02    2000-01-01
2  2000-01-03    2000-01-01
3  2000-01-04    2000-01-01
4  2000-01-05    2000-01-01
..        ...           ...
95 2000-04-05    2000-04-01
96 2000-04-06    2000-04-01
97 2000-04-07    2000-04-01
98 2000-04-08    2000-04-01
99 2000-04-09    2000-04-01

[100 rows x 2 columns]

从第一天开始获取工作日：

df['FirstWeekday'] = df['MonthFirstDay'].dt.weekday
df

         Date MonthFirstDay  FirstWeekday
0  2000-01-01    2000-01-01             5
1  2000-01-02    2000-01-01             5
2  2000-01-03    2000-01-01             5
3  2000-01-04    2000-01-01             5
4  2000-01-05    2000-01-01             5
..        ...           ...           ...
95 2000-04-05    2000-04-01             5
96 2000-04-06    2000-04-01             5
97 2000-04-07    2000-04-01             5
98 2000-04-08    2000-04-01             5
99 2000-04-09    2000-04-01             5

[100 rows x 3 columns]

现在我可以用工作日的模计算得到一个月的周数：

1. 通过df['Date'].dt.day 获取月份中的某天，并确保由于模计算df['Date'].dt.day-1 以0 开头。
2. 添加工作日编号以确保从一个月的哪一天开始+ df['FirstWeekday']
3. 请安全地使用一周中 7 天的整数除法，然后从 1 // 7 + 1 开始在月份中添加 1 开始周数。

整模计算：

df['WeekInMonth'] = (df['Date'].dt.day-1 + df['FirstWeekday']) // 7 + 1
df

         Date MonthFirstDay  FirstWeekday  WeekInMonth
0  2000-01-01    2000-01-01             5            1
1  2000-01-02    2000-01-01             5            1
2  2000-01-03    2000-01-01             5            2
3  2000-01-04    2000-01-01             5            2
4  2000-01-05    2000-01-01             5            2
..        ...           ...           ...          ...
95 2000-04-05    2000-04-01             5            2
96 2000-04-06    2000-04-01             5            2
97 2000-04-07    2000-04-01             5            2
98 2000-04-08    2000-04-01             5            2
99 2000-04-09    2000-04-01             5            2

[100 rows x 4 columns]

Answer 4

这似乎对我有用

df_dates = pd.DataFrame({'date':pd.bdate_range(df['date'].min(),df['date'].max())})
df_dates_tues = df_dates[df_dates['date'].dt.weekday==2].copy()
df_dates_tues['week']=np.mod(df_dates_tues['date'].dt.strftime('%W').astype(int),4)

Answer 5

你可以减去当前周和当月第一天的周，但需要额外的逻辑来处理一年中的第一周和最后一周：

def get_week(s):
    prev_week = (s - pd.to_timedelta(7, unit='d')).dt.week
    return (
        s.dt.week
        .where((s.dt.month != 1) | (s.dt.week < 50), 0)
        .where((s.dt.month != 12) | (s.dt.week > 1), prev_week + 1)
    )

def get_week_of_month(s):
    first_day_of_month = s - pd.to_timedelta(s.dt.day - 1, unit='d')
    first_week_of_month = get_week(first_day_of_month)
    current_week = get_week(s)
    return  current_week - first_week_of_month

Answer 6

我获取一个月中星期几的逻辑取决于一年中的星期几。

1. 在数据框中计算一年中的第一周
2. 如果月份不为 1，则获取上一年的最大周月份，如果月份为 1，则返回一年中的一周
3. 如果上个月的最大周数等于当前月的最大周数
4. 然后返回当年当前周与上个月最大周月的差值加 1
5. Else 返回当年当前周与上个月最大周月的差值

希望这可以解决上面使用的多个逻辑有限制的问题，下面的函数也是如此。这里的 Temp 是使用 dt.weekofyear 计算一年中哪一周的数据框

def weekofmonth(dt1):
    if dt1.month == 1:
        return (dt1.weekofyear)
    else:
        pmth = dt1.month - 1
        year = dt1.year
        pmmaxweek = temp[(temp['timestamp_utc'].dt.month == pmth) & (temp['timestamp_utc'].dt.year == year)]['timestamp_utc'].dt.weekofyear.max()
        if dt1.weekofyear == pmmaxweek:
            return (dt1.weekofyear - pmmaxweek + 1)
        else:
            return (dt1.weekofyear - pmmaxweek)