在 Python 中使用 Pandas 显示给定年份的所有星期日

在 Python 中，我们可以使用 Pandas 库来操作和处理数据。本文将介绍如何使用 Pandas 显示给定年份所有的星期日。

准备工作

在开始之前，我们需要确保已经正确安装了 Pandas 和 Numpy 库。

安装 Pandas：

pip install pandas

安装 Numpy：

pip install numpy

实现方法

我们可以通过 Pandas 的 date_range() 函数来生成一个由给定范围内的日期组成的时间索引，并按照一定的间隔来生成。生成的日期索引可以很方便地进行数据处理。

我们需要先生成一个给定年份的日期范围，并将其转换成日期索引，然后使用 Pandas 的 weekday_name 属性来获取每一个日期所在星期的名称，并筛选出所有星期日。

下面是使用 Pandas 显示给定年份所有星期日的代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 指定年份
year = 2022

# 生成日期范围
dates = pd.date_range(start=str(year), end=str(year+1), freq='D')

# 转换成日期索引
df = pd.DataFrame(index=dates)

# 获取星期名称
df['weekday'] = df.index.weekday_name

# 筛选出所有星期日
sunday = df[df['weekday'] == 'Sunday']

print(sunday.index.date)

上述代码中，我们首先指定了要查询的年份，生成了该年份与下一年之间的所有日期范围，并将其转换成日期索引。然后，我们使用 index.weekday_name 属性获取每一个日期所在星期的名称，并将结果保存在了名为 weekday 的列中。最后，我们通过筛选出 weekday 列中值为 Sunday 的数据来获取所有的星期日。

最终，我们会得到一个包含了所有星期日的日期索引，其类型为 pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex，可以直接使用 index.date 属性获得所有日期的 date 类型。

结论

通过以上代码，我们可以轻松地使用 Pandas 来显示给定年份中的所有星期日，而无需手动计算。同时，该方法也可以用在其他的星期几查询中。