我想将日历分为两周,从2008-May-5
或任意起点开始。
所以我从几个日期对象开始:
import datetime as DT
raw = ("2010-08-01",
"2010-06-25",
"2010-07-01",
"2010-07-08")
transactions = [(DT.datetime.strptime(datestring, "%Y-%m-%d").date(),
"Some data here") for datestring in raw]
transactions.sort()
通过手动分析日期,我完全能够确定哪些日期属于同一个两周的时间间隔。我希望得到与此类似的分组:
# Fortnight interval 1
(datetime.date(2010, 6, 25), 'Some data here')
(datetime.date(2010, 7, 1), 'Some data here')
(datetime.date(2010, 7, 8), 'Some data here')
# Fortnight interval 2
(datetime.date(2010, 8, 1), 'Some data here')
答案 0 :(得分:12)
import datetime as DT
import itertools
start_date=DT.date(2008,5,5)
def mkdate(datestring):
return DT.datetime.strptime(datestring, "%Y-%m-%d").date()
def fortnight(date):
return (date-start_date).days //14
raw = ("2010-08-01",
"2010-06-25",
"2010-07-01",
"2010-07-08")
transactions=[(date,"Some data") for date in map(mkdate,raw)]
transactions.sort(key=lambda (date,data):date)
for key,grp in itertools.groupby(transactions,key=lambda (date,data):fortnight(date)):
print(key,list(grp))
产量
# (55, [(datetime.date(2010, 6, 25), 'Some data')])
# (56, [(datetime.date(2010, 7, 1), 'Some data'), (datetime.date(2010, 7, 8), 'Some data')])
# (58, [(datetime.date(2010, 8, 1), 'Some data')])
请注意,2010-6-25是在2008-5-5的55周两周,而2010-7-1是在第56位。如果您希望将它们组合在一起,只需更改start_date
(类似于2008-5-16)。
PS。上面使用的关键工具是itertools.groupby
,详细解释了here。
修改:lambda
只是制作"anonymous" functions的一种方式。 (它们是匿名的,因为它们的名称不像def
定义的函数。在您看到lambda的任何地方,也可以使用def
来创建等效函数。例如,您可以这样做:
import operator
transactions.sort(key=operator.itemgetter(0))
def transaction_fortnight(transaction):
date,data=transaction
return fortnight(date)
for key,grp in itertools.groupby(transactions,key=transaction_fortnight):
print(key,list(grp))
答案 1 :(得分:4)
使用带有lambda函数的itertools groupby除以起点距离的周期长度。
>>> for i, group in groupby(range(30), lambda x: x // 7):
print list(group)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
[7, 8, 9, 10, 11, 12, 13]
[14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]
[21, 22, 23, 24, 25, 26, 27]
[28, 29]
所以日期:
import itertools as it
start = DT.date(2008,5,5)
lenperiod = 14
for fnight,info in it.groupby(transactions,lambda data: (data[0]-start).days // lenperiod):
print list(info)
您还可以使用strftime中的周数和周期数的lenperiod:
for fnight,info in it.groupby(transactions,lambda data: int (data[0].strftime('%W')) // lenperiod):
print list(info)
答案 2 :(得分:1)
使用pandas DataFrame
和resample
也可以。给定OP的数据,但将“这里的一些数据”改为“abcd”。
>>> import datetime as DT
>>> raw = ("2010-08-01",
... "2010-06-25",
... "2010-07-01",
... "2010-07-08")
>>> transactions = [(DT.datetime.strptime(datestring, "%Y-%m-%d"), data) for
... datestring, data in zip(raw,'abcd')]
[(datetime.datetime(2010, 8, 1, 0, 0), 'a'),
(datetime.datetime(2010, 6, 25, 0, 0), 'b'),
(datetime.datetime(2010, 7, 1, 0, 0), 'c'),
(datetime.datetime(2010, 7, 8, 0, 0), 'd')]
现在尝试使用pandas。首先创建一个DataFrame
,命名列并将索引设置为日期。
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame(transactions,
... columns=['date','data']).set_index('date')
data
date
2010-08-01 a
2010-06-25 b
2010-07-01 c
2010-07-08 d
现在从星期日开始每两周使用Series Offset Aliases并连接结果。
>>> fortnight = df.resample('2W-SUN').sum()
data
date
2010-06-27 b
2010-07-11 cd
2010-07-25 0
2010-08-08 a
现在按照weekstart
的需要钻取数据>>> fortnight.loc['2010-06-27']['data']
b
或索引
>>> fortnight.iloc[0]['data']
b
或索引
>>> data = fortnight.iloc[:2]['data']
b
date
2010-06-27 b
2010-07-11 cd
Freq: 2W-SUN, Name: data, dtype: object
>>> data[0]
b
>>> data[1]
cd