创建空日期列答案

【问题标题】：Create empty date columns创建空日期列
【发布时间】：2021-08-09 23:58:04
【问题描述】：

有没有办法添加用零填充的每周日期列，以便 df 从一月开始？

df
    2015-07-03    2015-07-10    2015-07-17
0      4             2            3
1      2             2            2
...

预期输出

df
    2015-01-02   2015-01-09        ... 2015-07-03    2015-07-10   2015-03-17
0         0        0                      4            2             3
1         0        0                      2            2             2
...

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas date

【解决方案1】：

试试：

首先使用date_range() 方法每周创建日期：

df.columns=pd.to_datetime(df.columns)    
date=pd.date_range('2015-01-02',df.columns.max(),freq='W')

最后使用reindex(),append()方法和Transpose(T)属性：

result=df.T.reindex(date,fill_value=0).append(df.T).T

现在，如果您打印 result，您将获得所需的输出

【讨论】：

很好的解决方案 +1。如果使用 reindex 的 fill_value kwarg，则可以跳过 fillna 和 astype 步骤：result = df.T.reindex(date, fill_value=0).append(df.T).T
@HenryEcker 感谢您提供此信息....已在答案中更新此内容 :)

【解决方案2】：

要动态确定一年中的第一天，您可以尝试：

c = pd.to_datetime(df.columns)
c = pd.date_range(
    "01-" + str(c.min().year),
    c.max(),
    freq="W-" + c.max().day_name()[:3].upper(),
)
df.columns = pd.to_datetime(df.columns)
df = df.reindex(c, axis=1, fill_value=0)
print(df)

打印：

   2015-01-02  2015-01-09  2015-01-16  2015-01-23  2015-01-30  2015-02-06  2015-02-13  2015-02-20  2015-02-27  2015-03-06  2015-03-13  2015-03-20  2015-03-27  2015-04-03  2015-04-10  2015-04-17  2015-04-24  2015-05-01  2015-05-08  2015-05-15  2015-05-22  2015-05-29  2015-06-05  2015-06-12  2015-06-19  2015-06-26  2015-07-03  2015-07-10  2015-07-17
0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           4           2           3
1           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           0           2           2           2

【讨论】：

【解决方案3】：

我认为这可以为您解决问题。

start_date = '2015-01-02'
dti = pd.date_range(start_date, periods=weeks_number, freq="w")
df = pd.DataFrame(columns = dti.date)

只需传递您想要的 week_number。您可能还需要指定星期几，默认为“W-SUN”。

【讨论】：