将熊猫日期转换为周数答案

【问题标题】：converting a pandas date to week number将熊猫日期转换为周数
【发布时间】：2015-09-19 18:56:52
【问题描述】：

我想从 pandas 数据框中的数据中提取周数。

日期格式为 datetime64[ns]

我已将日期标准化以从中删除时间

df['Date'] = df['Date'].apply(pd.datetools.normalize_date)

所以日期现在看起来像 - 2015-06-17 在数据框列中

现在我想将其转换为周数。

提前致谢

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas datetime

【解决方案1】：

只需访问dt week 属性：

In [286]:
df['Date'].dt.week

Out[286]:
0    25
dtype: int64

In [287]:
df['Week_Number'] = df['Date'].dt.week
df

Out[287]:
        Date  Week_Number
0 2015-06-17           25

【讨论】：

请注意，Timestamp 对象的 week 属性是一年中的 ISO (8601) 周：github.com/pandas-dev/pandas/blob/…
现在这个解决方案提出：FutureWarning: Series.dt.weekofyear 和 Series.dt.week 已被弃用。请改用 Series.dt.isocalendar().week。

【解决方案2】：

这是使用strftime 的另一种可能性。 strftime.org 是一个很好的资源。

df['Week_Number'] = df['Date'].dt.strftime('%U')

'%U' 将一年中的第几周（星期日作为一周的第一天）表示为一个零填充的十进制数字。新年中第一个星期日之前的所有日子都被认为是在第 0 周。

如果您有多年的日期，我建议创建年-周组合

df['Year-Week'] = df['Date'].dt.strftime('%Y-%U')

【讨论】：

对我来说最好的解决方案，从现在开始，公认的解决方案提出了：FutureWarning: Series.dt.weekofyear 和 Series.dt.week 已被弃用。请改用 Series.dt.isocalendar().week。

【解决方案3】：

Pandas 有其.dayofyear 和.weekofyear 功能，可以直接应用于pandas.to_datetime(df['column_name']) 的输出，将类型“Timestamp”作为输出。

import pandas as pd
df['formatted_date'] = pd.to_datetime(df['datetime'])
df['day_of_year'] = df.formatted_date.apply(lambda x: x.dayofyear)
df['week_of_year'] = df.formatted_date.apply(lambda x: x.weekofyear)

【讨论】：

【解决方案4】：

from datetime import date
df_date = pd.DataFrame([date.today()],columns  = ['today'])
print(df_date)
#### Print Output ####
#        today
#0  2019-09-07
df_date['weeknum'] = df_date.today.apply(lambda x:x.isocalendar()[1])
print(df_date)
#### Print Output ####
#        today  weeknum
#0  2019-09-07       36

【讨论】：

要改进此答案，请考虑添加一些文本来支持解决问题的方式。

【解决方案5】：

更新此答案
在我当前的 python 版本中（3.7，2021 年 5 月）。语法 df['Date'].dt.week 正在打印以下警告：FutureWarning: weekofyear and week have been deprecated, please use DatetimeIndex.isocalendar().week instead 使用 DatetimeIndex 的方法是：df['week_number'] = pd.DatetimeIndex(df.index).isocalendar().week
这里有一个关于它用于返回系列的小演示

# Input
time_idx = pd.date_range('2022-01-01', periods=4, freq='H').tz_localize('UTC')
values = [9 , 8, 7, 6]

df1 = pd.DataFrame(data = values, index=time_idx, columns=['vals'])
# FutureWarning: weekofyear and week have been deprecated
df1['week_number'] = df1.index.week 

# Using DatetimeIndex.isocalendar().week instead
df2 = pd.DataFrame(data = values, index=time_idx, columns=['vals']) 
# Does not throws a warning
df2['week_number'] = pd.DatetimeIndex(df2.index).isocalendar().week 

print(df2)

【讨论】：

【解决方案6】：

如果是熊猫：

import random
import pandas as pd

desired_length = 100
desired_frequency="20D" # XXXM: XXX months, "XXXD":XXX days, XXXMin: XXX minutes etc.

index = pd.date_range('2020-01-01', periods=desired_length, freq=desired_frequency)
data = [random.random() for _ in range(len(index))]

df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=['DATA'])
df[df.index.isocalendar().keys()] = df.index.isocalendar()

【讨论】：