Question

假设我有一个pandas.DataFrame的{{1}}，频率为1小时：

DateTimeIndex

我想从import pandas as pd import numpy as np idx = pd.date_range('2000-03','2001-03', freq = '1h') df = pd.DataFrame(index = idx, data = np.random.randn(len(idx)))开始获取每一行的星期。因此，第一行的结果应为零，最后一行的结果应为52（数据包含1年）。一周的开始应该是一周中星期一的第一个索引。例如，2000-03-01 00:00:00（第一行）的结果应为0，并在星期一开始于2000-03-06 00:00:00时更改为1

熊猫有功能吗？

Answer 1

您可以将diff与cumsum结合使用，并每隔几秒钟即可从//获得结果。

df.index.to_series().diff().dt.total_seconds().cumsum().fillna(0)//(60*60*24*7)

更新

s=df.index.week.to_series()
s.diff().ne(0).cumsum()-1

Answer 2

将日期索引显式转换为星期，然后减去第一周的数字idx[0].week，将第一周调整为零，该怎么办？

df = pd.DataFrame(index = idx.week-idx[0].week, data = np.random.randn(len(idx)))

>>> df.head()
          0
0  0.216880
0 -0.766141
0  0.534029
0  0.238623
0  0.148866

在熊猫DateTimeIndex中，如何获取自索引开始以来每行的星期？

2 个答案: