取得Pandas系列每周的第一天

Question

我有以下df：

import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

df = pd.DataFrame([
        ["A", "2018-08-03"],
        ["B", "2018-08-20"]
])
df.columns = ["Item", "Date"]

我想为我的df的每一行获取一周的第一天。我尝试这样做：

df['Date'] =  pd.to_datetime(df['Date'], format='%Y-%m-%d')
df["Day_of_Week"] = df.Date.dt.weekday

df["First_day_of_the_week"] = df.Date - timedelta(days=df.Day_of_Week)

但是我收到了该错误消息：

TypeError: unsupported type for timedelta days component: Series

如何获得系列赛的第一天？ 我的预期结果是：

• “ A”，“ 2018-08-03”，“ 2018-07-30”
• “ B”，“ 2018-08-20”，“ 2018-08-20”

Answer 1

不幸的是，timedelta不支持矢量化形式，所以我会选择apply

df["First_day_of_the_week"] = df.apply(lambda x: x['Date'] - timedelta(days=x['Day_of_Week']), axis=1)

编辑

timedelta不支持向量化参数，但可以乘以向量：）

df["First_day_of_the_week"] = df.Date - df.Day_of_Week * timedelta(days=1)

Answer 2

省去“星期几”计算，然后执行此操作。

df["First_day_of_the_week"] = df['Date'].apply(lambda x: (x - timedelta(days=x.dayofweek)))
print(df)

给予

  Item       Date First_day_of_the_week
0    A 2018-08-03            2018-07-30
1    B 2018-08-20            2018-08-20

Answer 3

使用NumPy可以实现矢量化解决方案：

Object

Answer 4

您可以留在熊猫并使用其DateOffset对象：

>>> from pandas.tseries.offsets import Week

>>> df.Date.where(df.Date.dt.weekday == 0, df.Date - Week(weekday=0))
0   2018-07-30
1   2018-08-20
Name: Date, dtype: datetime64[ns]

诀窍是您不必在工作日已经是星期一的情况下进行减法（工作日== 0）。这就是说，“如果工作日已经为零，则什么也不做；否则，返回该周的星期一。”

Answer 5

recursFunction :: ([(Bool, Bool, Bool)], Int, Int) -> [[(Bool, Bool, Bool)]] recursFunction (l, _,_) = map pure l版本

pandas

输出：

df = pd.DataFrame({
    'Item': ['A', 'B'],
    'Date': ['2018-08-03', '2018-08-20']
})

df['Date'] = pd.to_datetime(df.Date) #Use pd.Timestamp
df.Date - pd.TimedeltaIndex(df.Date.dt.dayofweek,unit='d') 

有关使用的功能的文档：pd.TimedeltaIndex，pd.to_datetime

使用日期和时间：Time Series / Date functionality