将 pandas iso 周数转换为常规周数

Question

我有一个数据框，其中包含十年来证券的开盘/高/低/最后/变化/成交量值的下采样。 我正在尝试获取每周的样本计数，即我的下采样方法有多少样本，在这种情况下是一个音量条，每周对整个数据集进行采样，以便我可以绘制它并与其他下采样方法进行比较。

到目前为止，我已经尝试按照here 和here 规定的答案在 df 中创建一个名为“Year-Week”的系列。 这些答案的问题在于，我的 EOY 日期（例如“1997-12-30”）由于this 答案中所述使用的 ISO 日历系统而被转换为“1997-01”，这在我应用时破坏了我的结果value_counts 方法。

我的代码如下：

volumeBar['Year/Week'] = (pd.Series(volumeBar.index).dt.year.astype(str) + "/" + pd.Series(volumeBar.index).dt.week.astype(str)).values

所以我的问题是：因为它代表以下示例 DateTimeIndex

Date
1997-12-22
1997-12-29
1997-12-30

变成

Year/Week
1997/52
1997/1
1997/1

我怎样才能得到以下预期结果？

Year/Week
1997/52
1997/52
1997/52

请记住，由于数据集的大小以及由于 ISO 日历的工作方式而出现的这些结果的不稳定性质，我无法手动更正此行为。

非常感谢！

Answer 1

您可以使用下面的函数 get_years_week 来获取没有 ISO 格式的年份和周数。

import pandas as pd
import datetime

a = {'Date': ['1997-11-29', '1997-12-22',
'1997-12-29',
'1997-12-30']}

data  = pd.DataFrame(a)

data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])

# Function for getting weeks and years
def get_years_week(data):

     # Get year from date
     data['year'] = data['Date'].dt.year

     # loop over each row of date column and get week number
     for i in range(len(data)):
         data['week'] = (((data['Date'][i] - datetime.datetime\
                          (data['Date'][i].year,1,1)).days // 7) + 1)

     # create column for week and year
     data['year/week'] = pd.Series(data_2['year'].astype('str'))\
                         + '/' + pd.Series(data_2['week'].astype('str'))  
     return data