python - 如何按周按日期时间分组

Question

我有一个 date 列，格式如下 2019-08-01 00:03:43 我需要一个额外的列来按周和名称对这些数据进行分组.

数据:

cw = 

lead_date              name
2019-08-01 00:03:43    a
2019-08-01 00:00:00    b
2019-08-01 00:03:49    c
2019-08-31 23:42:04    a
2019-08-31 23:42:04    a
2019-08-31 23:42:04    c
2019-08-31 23:42:04    a

我做了什么:

df= cw

df["_id"] = pd.to_datetime(cw["lead_date"])


df['date_minus_time'] = df["_id"].apply( lambda df : datetime.datetime(year=df.year, month=df.month, day=df.day))


df.set_index(df["date_minus_time"],inplace=True)

df['week'] =  df['_id'].resample('W', how='count')


df

它给出了“week”列的所有 Nan 值

Answer 1

您可以只使用 datetime 的 dt.week 属性来获取星期几。

df["lead_date"] = pd.to_datetime(df["lead_date"])
df['week'] = df['lead_date'].dt.week
print(df)

输出

            lead_date   name    week
0   2019-08-01 00:03:00     a   31
1   2019-08-01 00:00:00     b   31
2   2019-08-01 00:03:00     c   31
3   2019-08-31 23:42:00     a   35
4   2019-08-31 23:42:00     a   35
5   2019-08-31 23:42:00     c   35
6   2019-08-31 23:42:00     a   35

如果您的最终目标是按周对数据框进行分组，则无需为此创建单独的列。你可以做一些像 df.groupby(df['lead_date'].dt.week, as_index = False).count()