Python | Pandas DatetimeIndex.weekofyear

Pandas 是基于 NumPy 的一种数据处理工具，该工具为 Python 编程语言提供了高效、灵活和快速的数据结构，用于处理大量的时间序列和非时间序列数据。Pandas 用于数据挖掘、数据分析、数据清洗和数据可视化等领域。

在 Pandas 中，DatatimeIndex.weekofyear 是一个重要的函数，它可以用来获取日期时间索引的一年中的周数。下面是 DatetimeIndex.weekofyear 函数的基本语法：

DatetimeIndex.weekofyear()

下面是该函数的参数：

• level（默认值为 None）：如果索引是多级索引，则使用该参数指定要选择的索引级别。

下面是使用 Pandas DatetimeIndex.weekofyear 函数获取一年中的周数的示例代码：

import pandas as pd
  
# datetime object containing current date and time
now = pd.Timestamp.now()
  
# Using Pandas DatetimeIndex.weekofyear function
week_num = now.weekofyear()
print("Week number of the current year: ", week_num)

示例

下面是一个完整的 Pandas DatetimeIndex.weekofyear 函数的示例程序：

import pandas as pd

# creating a DatetimeIndex object
dti = pd.DatetimeIndex(['2020-01-01', '2020-01-03', '2020-01-08', '2020-01-12'])
df = pd.DataFrame({'date': dti})
  
# Using Pandas DatetimeIndex.weekofyear function
df['week_num'] = df['date'].dt.weekofyear
  
print(df)

输出结果如下：

        date  week_num
0 2020-01-01         1
1 2020-01-03         1
2 2020-01-08         2
3 2020-01-12         2

在上面的示例程序中，我们首先创建了一个 DatetimeIndex 对象，然后将该对象传递给 Pandas Dataframe 中，并使用 Pandas DatetimeIndex.weekofyear 函数获取每个日期的一年中的周数，并将其保存在一个新列中。

Pandas DatetimeIndex.weekofyear 函数是一个非常实用的函数，它可以用于各种日期时间序列数据处理任务中。