一个月中的一周Pandas

9nvpjoqh  于 2023-02-02  发布在  其他
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我试着把一个月分成几周,有些月可能有4周,有些可能有5周。对于每一天,我想知道它属于哪一周。我最感兴趣的是这个月的最后一周。

data = pd.DataFrame(pd.date_range(' 1/ 1/ 2000', periods = 100, freq ='D'))

0  2000-01-01
1  2000-01-02
2  2000-01-03
3  2000-01-04
4  2000-01-05
5  2000-01-06
6  2000-01-07
v64noz0r

v64noz0r1#

查看此answer并决定您要在一个月中的哪一周使用。
没有内置的,所以你需要用apply来计算它。例如,为了简单地测量“已经过了多少个7天的周期”。

data['wom'] = data[0].apply(lambda d: (d.day-1) // 7 + 1)

对于更复杂的(基于日历),使用该答案中的函数。

import datetime
import calendar

def week_of_month(tgtdate):
    tgtdate = tgtdate.to_datetime()

    days_this_month = calendar.mdays[tgtdate.month]
    for i in range(1, days_this_month):
        d = datetime.datetime(tgtdate.year, tgtdate.month, i)
        if d.day - d.weekday() > 0:
            startdate = d
            break
    # now we canuse the modulo 7 appraoch
    return (tgtdate - startdate).days //7 + 1

data['calendar_wom'] = data[0].apply(week_of_month)
d8tt03nd

d8tt03nd2#

我在处理具有datetime索引的 Dataframe 时使用了下面的代码。

import pandas as pd
import math

def add_week_of_month(df):
    df['week_in_month'] = pd.to_numeric(df.index.day/7)
    df['week_in_month'] = df['week_in_month'].apply(lambda x: math.ceil(x))
    return df

如果运行此示例:

df = test = pd.DataFrame({'count':['a','b','c','d','e']},
                     index = ['2018-01-01', '2018-01-08','2018-01-31','2018-02-01','2018-02-28'])
df.index = pd.to_datetime(df.index)

您应该获得以下 Dataframe

count  week_in_month

2018-01-01     a              1
2018-01-08     b              2
2018-01-31     c              5
2018-02-01     d              1
2018-02-28     e              4
wfveoks0

wfveoks03#

靶区; DR

import pandas as pd

def weekinmonth(dates):
    """Get week number in a month.
    
    Parameters: 
        dates (pd.Series): Series of dates.
    Returns: 
        pd.Series: Week number in a month.
    """
    firstday_in_month = dates - pd.to_timedelta(dates.dt.day - 1, unit='d')
    return (dates.dt.day-1 + firstday_in_month.dt.weekday) // 7 + 1
    
    
df = pd.DataFrame(pd.date_range(' 1/ 1/ 2000', periods = 100, freq ='D'), columns=['Date'])
weekinmonth(df['Date'])
0     1
1     1
2     2
3     2
4     2
     ..
95    2
96    2
97    2
98    2
99    2
Name: Date, Length: 100, dtype: int64

解释

首先,计算每月的第一天(根据以下答案:如何地板一个日期到该月的第一天?):
一个二个一个一个
从第一天获取工作日:

df['FirstWeekday'] = df['MonthFirstDay'].dt.weekday
df
Date MonthFirstDay  FirstWeekday
0  2000-01-01    2000-01-01             5
1  2000-01-02    2000-01-01             5
2  2000-01-03    2000-01-01             5
3  2000-01-04    2000-01-01             5
4  2000-01-05    2000-01-01             5
..        ...           ...           ...
95 2000-04-05    2000-04-01             5
96 2000-04-06    2000-04-01             5
97 2000-04-07    2000-04-01             5
98 2000-04-08    2000-04-01             5
99 2000-04-09    2000-04-01             5

[100 rows x 3 columns]

现在我可以用工作日的模来计算一个月的周数:
1.通过df['Date'].dt.day获得月份的日期,并确保由于模计算df['Date'].dt.day-1而从0开始。
1.添加工作日编号,以确保每月的哪一天开始+ df['FirstWeekday']
1.安全的做法是使用整数除法,将一周中的7天除以1,然后从1 // 7 + 1开始添加1作为月份中的周数。
全模计算:

df['WeekInMonth'] = (df['Date'].dt.day-1 + df['FirstWeekday']) // 7 + 1
df
Date MonthFirstDay  FirstWeekday  WeekInMonth
0  2000-01-01    2000-01-01             5            1
1  2000-01-02    2000-01-01             5            1
2  2000-01-03    2000-01-01             5            2
3  2000-01-04    2000-01-01             5            2
4  2000-01-05    2000-01-01             5            2
..        ...           ...           ...          ...
95 2000-04-05    2000-04-01             5            2
96 2000-04-06    2000-04-01             5            2
97 2000-04-07    2000-04-01             5            2
98 2000-04-08    2000-04-01             5            2
99 2000-04-09    2000-04-01             5            2

[100 rows x 4 columns]
yrwegjxp

yrwegjxp4#

这似乎对我有用

df_dates = pd.DataFrame({'date':pd.bdate_range(df['date'].min(),df['date'].max())})
df_dates_tues = df_dates[df_dates['date'].dt.weekday==2].copy()
df_dates_tues['week']=np.mod(df_dates_tues['date'].dt.strftime('%W').astype(int),4)
pxyaymoc

pxyaymoc5#

你可以得到它减去当前周和一个月的第一天所在的周,但是需要额外的逻辑来处理一年的第一周和最后一周:

def get_week(s):
    prev_week = (s - pd.to_timedelta(7, unit='d')).dt.week
    return (
        s.dt.week
        .where((s.dt.month != 1) | (s.dt.week < 50), 0)
        .where((s.dt.month != 12) | (s.dt.week > 1), prev_week + 1)
    )

def get_week_of_month(s):
    first_day_of_month = s - pd.to_timedelta(s.dt.day - 1, unit='d')
    first_week_of_month = get_week(first_day_of_month)
    current_week = get_week(s)
    return  current_week - first_week_of_month
cqoc49vn

cqoc49vn6#

我得到一个月中的星期的逻辑取决于一年中的星期。
1.在数据框中计算一年中的第一周
1.如果月份不为1,则获取上一年的最大周月份,如果月份为1,则返回一年中的周
1.如果上个月的最大周等于当前月的最大周
1.然后返回一年中当前周与前一个月的最大周加1的差值
1.否则返回一年中当前周与上个月最大周的差值
希望这能解决上面使用的多个逻辑存在局限性的问题,下面的函数也是如此。这里的Temp是使用dt.weekofyear计算一年中某周的 Dataframe

def weekofmonth(dt1):
    if dt1.month == 1:
        return (dt1.weekofyear)
    else:
        pmth = dt1.month - 1
        year = dt1.year
        pmmaxweek = temp[(temp['timestamp_utc'].dt.month == pmth) & (temp['timestamp_utc'].dt.year == year)]['timestamp_utc'].dt.weekofyear.max()
        if dt1.weekofyear == pmmaxweek:
            return (dt1.weekofyear - pmmaxweek + 1)
        else:
            return (dt1.weekofyear - pmmaxweek)
u4vypkhs

u4vypkhs7#

import pandas as pd
import math

def week_of_month(dt:pd.Timestamp):
    return math.ceil((x-1)//7)+1
dt["what_you_need"] = df["dt_col_name"].apply(week_of_month)

这给你一周从1-5,如果天〉28,那么它将被算作第5周。

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