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📜  在Python中使用 Pandas 显示给定年份的所有星期日

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:55:31.201000             🧑  作者: Mango

在Python中使用 Pandas 显示给定年份的所有星期日

让我们看看如何使用 Pandas 显示给定年份的所有星期日。我们将使用Pandas模块的date_range()函数。

算法 :

  1. 导入pandas模块。
  2. 使用date_range()函数获取所有星期日,参数为:
    • 为了显示 2020 年的星期日, start参数设置为 2020-01-01。
    • 参数periods设置为 52,因为一年大约有 52 周。
    • 参数freq设置为 W-SUN,其中 W 表示每周,SUN 表示周日。
  3. 打印获取的DateTimeIndex对象。
# importing the module
import pandas as pd
  
# target year
year = "2020"
  
# instantiating the parameters
start = year + "-01-01"
periods = 52
freq = "W-SUN"
  
# fetching the Sundays
sundays = pd.date_range(start = start,
                        periods = periods,
                        freq = freq)
  
# printing the Sundays                        
print(sundays)

输出 :

如果我们想获取其他日期而不是星期日,我们可以通过将参数freq更改为所需的日期来调整上述程序。

# importing the module
import pandas as pd
  
# target year
year = "2020"
  
# day to be fetched
day = "MON"
  
# instantiating the parameters
start = year + "-01-01"
periods = 52
freq = "W-" + day
  
# fetching the days
days = pd.date_range(start = start,
                     periods = periods,
                     freq = freq)
  
# printing the days                        
print(days)

输出 :

我们可以将DateTimeIndex对象转换为 Series 对象以获取要获取的日期列表。

# importing the module
import pandas as pd
  
# target year
year = "2020"
  
# day to be fetched
day = "WED"
  
# instantiating the parameters
start = year + "-01-01"
periods = 52
freq = "W-" + day
  
# fetching the days
days = pd.Series(pd.date_range(start = start,
                               periods = periods,
                               freq = freq))
  
# printing the days                        
print(days)

输出 :

0    2020-01-01
1    2020-01-08
2    2020-01-15
3    2020-01-22
4    2020-01-29
5    2020-02-05
6    2020-02-12
7    2020-02-19
8    2020-02-26
9    2020-03-04
10   2020-03-11
11   2020-03-18
12   2020-03-25
13   2020-04-01
14   2020-04-08
15   2020-04-15
16   2020-04-22
17   2020-04-29
18   2020-05-06
19   2020-05-13
20   2020-05-20
21   2020-05-27
22   2020-06-03
23   2020-06-10
24   2020-06-17
25   2020-06-24
26   2020-07-01
27   2020-07-08
28   2020-07-15
29   2020-07-22
30   2020-07-29
31   2020-08-05
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49   2020-12-09
50   2020-12-16
51   2020-12-23
dtype: datetime64[ns]