我有一个数据名人，例如df1，其中有多列，其中一列包含一个时间序列。为了便于说明，我用任意值（日期除外）填充了df1。
index A B C D
0 2 3 4 2018-01-01 00:00:00
1 5 6 7 2018-01-01 00:10:00
2 8 9 10 2018-01-01 00:20:00
3 11 12 13 2018-01-01 00:30:00
4 14 15 16 2018-01-01 00:40:00
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52559 20 21 22 2018-12-31 23:50:00
[52560 rows x 4 columns]
我想选择两个典型的星期（因此需要多行），例如前两个星期w1和w2
w1
0 2 3 4 2018-01-01 00:00:00
1 5 6 7 2018-01-01 00:10:00
2 8 9 10 2018-01-01 00:20:00
3 11 12 13 2018-01-01 00:30:00
4 14 15 16 2018-01-01 00:40:00
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167 17 18 19 2018-01-07 23:50:00
w2
168 4 6 8 2018-01-08 00:00:00
169 10 12 14 2018-01-08 00:10:00
170 16 18 20 2018-01-08 00:20:00
171 22 24 26 2018-01-08 00:30:00
172 28 30 32 2018-01-08 00:40:00
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336 34 36 38 2018-01-14 23:50:00
并将它们复制/分配给另一个数据框df2，这样df2将成为w1/w2/w1/w2 ...，总共52周：
index A B C D
0 2 3 4 2018-01-01 00:00:00
1 5 6 7 2018-01-01 00:10:00
2 8 9 10 2018-01-01 00:20:00
3 11 12 13 2018-01-01 00:30:00
4 14 15 16 2018-01-01 00:40:00
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167 34 36 38 2018-01-14 23:50:00
168 4 6 8 2018-01-08 00:00:00
169 10 12 14 2018-01-08 00:10:00
170 16 18 20 2018-01-08 00:20:00
171 22 24 26 2018-01-08 00:30:00
172 28 30 32 2018-01-08 00:40:00
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336 34 36 38 2018-01-14 23:50:00
0 2 3 4 2018-01-01 00:00:00
1 5 6 7 2018-01-01 00:10:00
2 8 9 10 2018-01-01 00:20:00
3 11 12 13 2018-01-01 00:30:00
4 14 15 16 2018-01-01 00:40:00
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167 34 36 38 2018-01-14 23:50:00
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[52560 rows x 4 columns]
一年中有一个星期会有所不同。
到目前为止，我考虑过遍历整个数据帧df1，并在某些条件下（通过检查每一行的日期）来处理此问题。但是，我想找到一种更好/更快的方法。
我还可以一个星期再堆叠另一个星期，但我想知道是否还有更优雅的方式。
感谢您的帮助，