如何转换dt.week(返回星期号)以显示星期日期?我当前的代码:
my_net_diet_raw['Date & Time'].dt.week
返回:
1 22
2 22
3 22
4 22
..
176 30
177 30
178 30
179 30
180 30
Name: Date & Time, Length: 181, dtype: int64
我希望22显示为05-25-2020,23显示为06-01-2020,依此类推。
数据:
0 19732166 2020-05-31 Breakfast
1 4016406 2020-05-31 Breakfast
2 1132 2020-05-31 Breakfast
3 19732166 2020-05-31 Lunch
4 1009 2020-05-31 Lunch
.. ... ... ...
176 5749 2020-07-23 Lunch
177 20037 2020-07-23 Lunch
178 4159294 2020-07-23 Lunch
179 20402843 2020-07-23 Snack
180 23053329 2020-07-23 Snack
答案 0 :(得分:0)
检查
pd.to_datetime(my_net_diet_raw['Date & Time']).dt.to_period('w').astype(str).str.split('/').str[0]
答案 1 :(得分:0)
假设y_net_diet_raw['Date & Time'].dt
是DatetimeProperties
对象,则您应该可以使用y_net_diet_raw['Date & Time'].dt.date
来访问日期(不需要{{1 }}。在https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.dt.html和https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.dt.date.html上了解更多信息。
如果上述方法不符合您的需求,那么您可能需要尝试一下:
将y_net_diet_raw['Date & Time'].dt.week
转换为DatetimeProperties.dt.week
:
如果您想获得一定周数的头几天,则可以执行以下操作(假设DatetimeProperties.dt.date
是整数的y_net_diet_raw['Date & Time'].dt.week
(例如您的问题)):
Series
datetimes_of_first_day_of_each_week = my_net_diet_raw['Date & Time'].dt.week.apply(lambda week: datetime.strptime(f'2020 {week - 1} 1', '%Y %W %w'))
允许您指定一个函数来计算并为原始系列中的每个给定值返回一个值,以构造新的Series.apply()
。在这里,它正在创建一个新的Series
对象(针对每个星期编号),其中日期是一周的第一天(在这种情况下为星期一),最后返回每个对象以创建一个新的{{1} }。
答案 2 :(得分:0)
这对我有用。这是您要找的吗?
df['DATE']+pd.to_timedelta(6-df['DATE'].dt.weekday, unit="d")