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python - 使用 ISO 周频率获取 2020 年的所有开始日期

问题描述

我想创建一个日期列表，每个日期代表 2020 年 ISO 第 N 周的开始日期。

就像是：

weeks2020 = [date(2020, 1, 1), date(2020, 1, 6), date(2020, 1, 13), ...]

我使用 获得了类似的东西timedelta(weeks=1)，并将其添加到我的START_DATE( date(2020, 1, 1)) 中，但我获得的日期不正确。

我知道我可以简单地将我的更改START_DATE为 be date(2019, 12, 30)，但我想知道是否有更强大的方法来推导出给定年份中存在的所有一周开始日期。

只是为了清楚起见，这就是我现在正在做的事情：

from datetime import date, timedelta

START_DATE = date(2020, 1, 1)
INTERVAL = timedelta(weeks=1)
STEPS = 54

prev_date = START_DATE

for i in range(1, STEPS):
    print(prev_date.strftime('%Y-%m-%d')) # step 1: 2020-01-01, step 2: 2020-01-08, ...
    prev_date += INTERVAL

标签： pythonpython-3.xdatetimecalendarweek-number

解决方案

如果您可以使用熊猫，也许这样的事情应该是可行的-

import pandas as pd

di = pd.to_datetime(pd.date_range(start='2020-1-1', end='2020-12-31', freq='D'))
# check for either monday or start of the month
weekstart = di[(di.weekday == 0) | ((di.day == 1) & (di.weekday != 6)]
输出 
DatetimeIndex(['2020-01-01', '2020-01-06', '2020-01-13', '2020-01-20',
               '2020-01-27', '2020-02-01', '2020-02-03', '2020-02-10',
               '2020-02-17', '2020-02-24', '2020-03-02', '2020-03-09',
               '2020-03-16', '2020-03-23', '2020-03-30', '2020-04-01',
               '2020-04-06', '2020-04-13', '2020-04-20', '2020-04-27',
               '2020-05-01', '2020-05-04', '2020-05-11', '2020-05-18',
               '2020-05-25', '2020-06-01', '2020-06-08', '2020-06-15',
               '2020-06-22', '2020-06-29', '2020-07-01', '2020-07-06',
               '2020-07-13', '2020-07-20', '2020-07-27', '2020-08-01',
               '2020-08-03', '2020-08-10', '2020-08-17', '2020-08-24',
               '2020-08-31', '2020-09-01', '2020-09-07', '2020-09-14',
               '2020-09-21', '2020-09-28', '2020-10-01', '2020-10-05',
               '2020-10-12', '2020-10-19', '2020-10-26', '2020-11-02',
               '2020-11-09', '2020-11-16', '2020-11-23', '2020-11-30',
               '2020-12-01', '2020-12-07', '2020-12-14', '2020-12-21',
               '2020-12-28'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

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