python - 是否有像 .to_period 这样的 Python 函数可以帮助我根据日期提取会计年度的周数？

Question

本质上，我想应用某种 lambda 函数(？)来应用于我的数据框中包含日期的列。最初，我使用 dt.week 来提取周数，但日历日期与我使用的财政年度(2019 年 4 月 - 2020 年 3 月)不匹配。

我尝试过使用 pandas 的函数 to_period('Q-MAR) 但这似乎有点不对劲。我一直在研究其他方法，但似乎没有什么能正常工作。

2019 年 4 月 1 日 -> 第 1 周

2019 年 4 月 3 日 -> 第 1 周

2019 年 4 月 30 日 -> 第 5 周

2019 年 5 月 1 日 -> 第 5 周

2019 年 5 月 15 日 -> 第 6 周

感谢您提前提供任何建议或提示!

Answer 1

您可以创建一个 DataFrame，其中包含频率为周的日期:

date_rng = pd.date_range(start='01/04/2019',end='31/03/2020', freq='W')
df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])

然后您可以查询 df 哪个索引的日期小于或等于该值:

df.index[df.date <= query_date][-1]

这将输出小于或等于您要检查的日期的最大索引。我想你可以自己将其倒入 lambda 中？

注意

此解决方案有局限性，最大的局限性是您必须手动定义日期时间数据帧。