[英]Week of a month pandas
我试图在一个月内获得一周,有些月份可能有四个星期,有些可能有五个星期。 对于每个日期,我想知道它属于哪一周。 我最感兴趣的是本月的最后一周。
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
看到这个答案并决定你想要的哪个星期。
没有内置的东西,所以你需要用apply来计算它。 例如,对于一个简单的“已经过去了多少 7 天”的度量。
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)
在处理具有日期时间索引的数据帧时,我使用了下面的代码。
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
如果你运行这个例子:
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)
你应该得到以下数据框
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
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
首先,计算一个月的第一天(来自这个答案: How floor a date to the first date? ):
df = pd.DataFrame(pd.date_range(' 1/ 1/ 2000', periods = 100, freq ='D'), columns=['Date'])
df['MonthFirstDay'] = df['Date'] - pd.to_timedelta(df['Date'].dt.day - 1, unit='d')
df
Date MonthFirstDay
0 2000-01-01 2000-01-01
1 2000-01-02 2000-01-01
2 2000-01-03 2000-01-01
3 2000-01-04 2000-01-01
4 2000-01-05 2000-01-01
.. ... ...
95 2000-04-05 2000-04-01
96 2000-04-06 2000-04-01
97 2000-04-07 2000-04-01
98 2000-04-08 2000-04-01
99 2000-04-09 2000-04-01
[100 rows x 2 columns]
从第一天开始获取工作日:
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计算来获得一个月的周数:
df['Date'].dt.day
获取月份中的第df['Date'].dt.day
,并确保由于模计算df['Date'].dt.day-1
以 0 开头。+ df['FirstWeekday']
// 7 + 1
开始在月份中添加 1 以开始周数。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]
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)
你可以得到它减去当前周和当月第一天的那一周,但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
我获取一个月中的一周的逻辑取决于一年中的一周。
希望这可以解决上面使用的多个逻辑有限制的问题,下面的功能也一样。 这里的 Temp 是使用 dt.weekofyear 计算一年中哪一周的数据框
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)
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)
这为您提供了 1-5 周,如果天数>28,则计为第 5 周。
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