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python - 在 Pandas 中将“年”和“年中的一周”列转换为“日期”

问题描述

所需方式

为了将带有年份和年份的两列转换为日期，我希望执行以下操作：

df['formatted_date'] = df.year*100+df.weekofyear
df['date'] = pd.to_datetime(df['formatted_date'], format='%Y%w')

但是，它不起作用，给出ValueError：

ValueError: unconverted data remains: 01

解决方法

我发现的解决方法是将一年中的一周转换为一年中的一天并使用 year-dayofyear%Y%j格式：

df['formatted_date'] = df.year*1000+df.weekofyear*7-6 
df['date'] = pd.to_datetime(df['formatted_date'], format='%Y%j')

第一行变得丑陋，但这很好用。一年中的星期在范围 (00,53) 内。任何想法，为什么优雅的方式不起作用？

标签： pythonpandasdatetime

解决方案

您需要结合%w星期几 -与星期的解释%W：

http://strftime.org/用于%W：

以十进制数表示的一年中的周数（星期一为一周的第一天）。第一个星期一之前的新年中的所有日子都被认为是在第 0 周。

对于%w：

工作日为十进制数，其中 0 是星期日，6 是星期六。

df = pd.DataFrame({'year':[2015, 2018],
                   'weekofyear':[10,12]})

dates = df.year*100+df.weekofyear
@adde
df['date'] = pd.to_datetime(dates.astype(str) + '0', format='%Y%W%w')
print (df)

   year  weekofyear  formatted_date       date
0  2015  10          201510         2015-03-15
1  2018  12          201812         2018-03-25

另一种解决方案：

#added 0 only for demontration, you can remove it
df['formatted_date'] = df.year * 1000 + df.weekofyear * 10 + 0
df['date'] = pd.to_datetime(df['formatted_date'], format='%Y%W%w')
print (df)

   year  weekofyear  formatted_date       date
0  2015  10          2015100        2015-03-15
1  2018  12          2018120        2018-03-25

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