如何使用 Pandas 显示特定年份的星期几？

Pandas 是一个用于数据分析的 Python 库，它提供了一些函数和工具，可帮助我们对数据进行处理、分析和可视化。在本篇文章中，我们将介绍如何使用 Pandas 显示特定年份的星期几的方法。

获取特定年份的星期几

我们可以使用 Pandas 的 to_datetime() 函数将一个字符串转换为日期格式。接着，我们再使用 strftime() 函数来获取日期的相应星期几。下面是一个使用 Pandas 获取 2022 年所有星期一的代码示例：

import pandas as pd

start_date = '2022-01-01'
end_date   = '2022-12-31'

date_range = pd.date_range(start=start_date, end=end_date)

mondays = [date for date in date_range if date.weekday() == 0]

for monday in mondays:
    print(monday.strftime("%Y-%m-%d - %A"))

输出结果如下：

2022-01-03 - Monday
2022-01-10 - Monday
2022-01-17 - Monday
2022-01-24 - Monday
2022-01-31 - Monday
2022-02-07 - Monday
2022-02-14 - Monday
2022-02-21 - Monday
2022-02-28 - Monday
2022-03-07 - Monday
2022-03-14 - Monday
2022-03-21 - Monday
2022-03-28 - Monday
2022-04-04 - Monday
...

在上面的代码中，我们首先使用 pd.date_range() 函数获取了 2022 年的所有日期，接着使用列表推导式筛选出所有星期一的日期。最后，我们遍历星期一日期的列表，并使用 strftime() 函数按照指定的格式输出日期和星期几的字符串。

结论

Pandas 是一个非常强大的数据分析库，在处理日期数据方面也提供了丰富的函数和工具。通过掌握 to_datetime() 函数和 strftime() 函数，我们可以轻松地获取特定年份的星期几数据。如果您需要处理大量的数据和复杂的分析任务，建议深入学习 Pandas 库的相关知识，以便更好地使用和优化它。