使第 53 周和第 1 周成为从星期日开始的同一周
Making the 53th and 1th week into the same week starting on Sunday
您好,我有以下数据:
index, 星期几, 周号, Fecha
360 Friday 52 2019-12-27
361 Saturday 52 2019-12-28
362 Sunday 53 2019-12-29
363 Monday 53 2019-12-30
364 Tuesday 53 2019-12-31
365 Wednesday 1 2020-01-01
366 Thursday 1 2020-01-02
367 Friday 1 2020-01-03
368 Saturday 1 2020-01-04
369 Sunday 2 2020-01-05
370 Monday 2 2020-01-06
我愿意:
- 包含一月一日的那一周是第 1 周
-让星期日开始一周
-将第 1 周作为一个完整的 7 天周,这意味着 12 月 29 日、30 日和 31 日也将成为第 1 周。
-当我在这个数据集中有很多年的时候也让它工作。
在这个特定的年份,这意味着将所有 53 都更改为 1,但我认为在其他年份这可能行不通。所以为了得到一个一般规则,我意识到如果一月一日是星期天我不需要改变任何东西所以我想首先检查每年是否一月一日不在星期日将前一个星期日和那个星期日之间的所有周编号更改为 1。我想到的另一个选择是找出前一个星期日的星期几,然后将那一年的所有周编号更改为与上一个星期日相同的编号,到 1。
对于两者,我都需要在 df 中执行一个条件以仅过滤掉某些行,但是当我只想显示该 df 的一列时我该怎么做?意思是如果我会这样做:
totals[(totals['Fecha'].dt.month==1) & (totals['Fecha'].dt.day==1) & (totals['Fecha'].dt.year==i)]
然后这将显示所有列的总数,而我想要这些条件并且只看到列 'Week day'.
那我该怎么做呢,而且,这一切对我来说听起来都超级复杂。有没有我忽略的 easier/more 有效方法?
谢谢!
您可以使用 mod
运算符。这会给你除以给定数字后的余数。因此,52 % 52 = 0
和 0 % 52 = 0
。 Mod 只有当你从 0 开始计数时才有效,所以你必须先减一,见下文:
my_week = 53
my_bounded_week = ((my_week - 1) % 52) + 1
# First minus one to make the series start at 0.
# Then add one after the mod to make the series start at 1
print(my_bounded_week)
# prints 1
按照此 Whosebug 答案中所述使用 datetime
程序包:
看来您需要自己的自定义业务日历,我们可以使用一个小功能来创建一个。
假设您正在创建一个从每个日历年的第一个日历日开始的日历,那么这将起作用。
需要注意的是,我已经很多年没有写这篇文章了,我会把它留给你:)
用法
df = business_cal('01-01-2019','01-01-2020')
print(df.head(5))
date weeks dayofmonth dayofweek daynameofweek
0 2018-12-30 1 30 6 Sunday
1 2018-12-31 1 31 0 Monday
2 2019-01-01 1 1 1 Tuesday
3 2019-01-02 1 2 2 Wednesday
4 2019-01-03 1 3 3 Thursday
函数。
def business_cal(start,end):
"""
Function that returns a calendar year given a start and end date.
Constrains - week must start on Sunday if 01/01/2020 is not Sunday,
we take the last Sunday of the previous year.
"""
start_date = pd.to_datetime(start)
if start_date.weekday() != 6:
start_date = start_date - pd.DateOffset(days=(start_date.weekday() + 1))
else:
start_date
dates = pd.date_range(start_date,end,freq='7D')
df = pd.DataFrame(dates,columns=['date'])
# grab week numbers.
df['weeks'] = df.index + 1
df1 = df.set_index('date').resample('D').ffill().reset_index()
df1['dayofmonth'] = df1['date'].dt.day
df1['dayofweek'] = df1['date'].dt.dayofweek
df1['daynameofweek'] = df1['date'].dt.day_name()
return df1
这就是我最后想到的。这种表现如何明智?
totals['Fecha']=pd.to_datetime(totals['Fecha'], format='%d/%m/%Y') #change type to datetime
totals['Day of week']=totals['Fecha'].dt.weekday_name #create day of week 'Sunday, Monday, etc'
totals['Week no']=totals['Fecha'].dt.strftime('%U').astype(int)+1 #create week no's with Sunday as first day of week
for i in set(totals['Fecha'].dt.year):
if i!=2019: #because for the first year we don't have a previous end of year
first_day_of_year=str(i)+'-01-01'
# if there are any rows where the day of the week of the first day of the year equals 'Sunday'
if any(totals['Day of week'].where(totals['Fecha']==first_day_of_year)!='Sunday'):
# then for the year before, change all the last week no's to one
last_week=max(totals['Week no'].where(totals['Fecha'].dt.year==i-1))
totals.loc[(totals['Week no']==last_week)&(totals['Fecha'].dt.year==i-1), 'Week no']=1
print(totals[['Day of week', 'Week no', 'Fecha']])
您好,我有以下数据:
index, 星期几, 周号, Fecha
360 Friday 52 2019-12-27
361 Saturday 52 2019-12-28
362 Sunday 53 2019-12-29
363 Monday 53 2019-12-30
364 Tuesday 53 2019-12-31
365 Wednesday 1 2020-01-01
366 Thursday 1 2020-01-02
367 Friday 1 2020-01-03
368 Saturday 1 2020-01-04
369 Sunday 2 2020-01-05
370 Monday 2 2020-01-06
我愿意:
- 包含一月一日的那一周是第 1 周
-让星期日开始一周
-将第 1 周作为一个完整的 7 天周,这意味着 12 月 29 日、30 日和 31 日也将成为第 1 周。
-当我在这个数据集中有很多年的时候也让它工作。
在这个特定的年份,这意味着将所有 53 都更改为 1,但我认为在其他年份这可能行不通。所以为了得到一个一般规则,我意识到如果一月一日是星期天我不需要改变任何东西所以我想首先检查每年是否一月一日不在星期日将前一个星期日和那个星期日之间的所有周编号更改为 1。我想到的另一个选择是找出前一个星期日的星期几,然后将那一年的所有周编号更改为与上一个星期日相同的编号,到 1。
对于两者,我都需要在 df 中执行一个条件以仅过滤掉某些行,但是当我只想显示该 df 的一列时我该怎么做?意思是如果我会这样做:
totals[(totals['Fecha'].dt.month==1) & (totals['Fecha'].dt.day==1) & (totals['Fecha'].dt.year==i)]
然后这将显示所有列的总数,而我想要这些条件并且只看到列 'Week day'.
那我该怎么做呢,而且,这一切对我来说听起来都超级复杂。有没有我忽略的 easier/more 有效方法?
谢谢!
您可以使用 mod
运算符。这会给你除以给定数字后的余数。因此,52 % 52 = 0
和 0 % 52 = 0
。 Mod 只有当你从 0 开始计数时才有效,所以你必须先减一,见下文:
my_week = 53
my_bounded_week = ((my_week - 1) % 52) + 1
# First minus one to make the series start at 0.
# Then add one after the mod to make the series start at 1
print(my_bounded_week)
# prints 1
按照此 Whosebug 答案中所述使用 datetime
程序包:
看来您需要自己的自定义业务日历,我们可以使用一个小功能来创建一个。
假设您正在创建一个从每个日历年的第一个日历日开始的日历,那么这将起作用。
需要注意的是,我已经很多年没有写这篇文章了,我会把它留给你:)
用法
df = business_cal('01-01-2019','01-01-2020')
print(df.head(5))
date weeks dayofmonth dayofweek daynameofweek
0 2018-12-30 1 30 6 Sunday
1 2018-12-31 1 31 0 Monday
2 2019-01-01 1 1 1 Tuesday
3 2019-01-02 1 2 2 Wednesday
4 2019-01-03 1 3 3 Thursday
函数。
def business_cal(start,end):
"""
Function that returns a calendar year given a start and end date.
Constrains - week must start on Sunday if 01/01/2020 is not Sunday,
we take the last Sunday of the previous year.
"""
start_date = pd.to_datetime(start)
if start_date.weekday() != 6:
start_date = start_date - pd.DateOffset(days=(start_date.weekday() + 1))
else:
start_date
dates = pd.date_range(start_date,end,freq='7D')
df = pd.DataFrame(dates,columns=['date'])
# grab week numbers.
df['weeks'] = df.index + 1
df1 = df.set_index('date').resample('D').ffill().reset_index()
df1['dayofmonth'] = df1['date'].dt.day
df1['dayofweek'] = df1['date'].dt.dayofweek
df1['daynameofweek'] = df1['date'].dt.day_name()
return df1
这就是我最后想到的。这种表现如何明智?
totals['Fecha']=pd.to_datetime(totals['Fecha'], format='%d/%m/%Y') #change type to datetime
totals['Day of week']=totals['Fecha'].dt.weekday_name #create day of week 'Sunday, Monday, etc'
totals['Week no']=totals['Fecha'].dt.strftime('%U').astype(int)+1 #create week no's with Sunday as first day of week
for i in set(totals['Fecha'].dt.year):
if i!=2019: #because for the first year we don't have a previous end of year
first_day_of_year=str(i)+'-01-01'
# if there are any rows where the day of the week of the first day of the year equals 'Sunday'
if any(totals['Day of week'].where(totals['Fecha']==first_day_of_year)!='Sunday'):
# then for the year before, change all the last week no's to one
last_week=max(totals['Week no'].where(totals['Fecha'].dt.year==i-1))
totals.loc[(totals['Week no']==last_week)&(totals['Fecha'].dt.year==i-1), 'Week no']=1
print(totals[['Day of week', 'Week no', 'Fecha']])