关于datetime - 编程论坛

#2

wp2319572023-05-10 08:13

以下是引用lxping08在2023-5-9 23:12:34的发言：

请问下，不知对返回一年的第几周也没向量化的操作，而不是通过isocalendar()逐个返回！
我们知道，通过dt访问器对年月季可实现向量化，不知哪位大神知道不？

哪方面内容的 PADAS吗

#3

sheeboard2023-05-10 08:35

pandas的apply，numpy的vectorize

#4

阳光上的桥2023-05-10 08:40

返回一年的第几周，一是可以使用isocalendar().week，二是使用strftime("%U")，注意后者是文本

#5

lxping082023-05-10 10:04

回复 4楼阳光上的桥

我是不想用循环，直接向量化，对一组Series。理解我的意思了吧版主

#6

阳光上的桥2023-05-10 12:23

我不明白为什么要循环，请看下面的例子：

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程序代码：

import datetime
today = datetime.date(2023, 5, 10)
w = today.isocalendar().week
print(w)

#7

sheeboard2023-05-10 12:28

以下是引用阳光上的桥在2023-5-10 12:23:21的发言：

我不明白为什么要循环，请看下面的例子：

import datetime
today = datetime.date(2023, 5, 10)
w = today.isocalendar().week
print(w)

是一组时间series，不用写for循环。

#8

lxping082023-05-10 13:26

回复 7楼 sheeboard

你是2023, 5, 10这一天的，哪是一组向量啊

#9

sheeboard2023-05-10 13:40

以下是引用lxping08在2023-5-10 13:26:41的发言：

你是2023, 5, 10这一天的，哪是一组向量啊

看3楼回复

#10

lxping082023-05-10 14:56

回复 3楼 sheeboard

这两个函数可实现向量化？？？

#11

lxping082023-05-10 15:03

回复 9楼 sheeboard

对一直日期，你用这两个函数实现下，比如2023年4月份的所有日期，返回每日的第几周

#12

sheeboard2023-05-10 15:09

以下是引用lxping08在2023-5-10 14:56:25的发言：

这两个函数可实现向量化？？？

vectorize中文意思就是向量化。

[此贴子已经被作者于2023-5-10 15:10编辑过]

#13

lxping082023-05-10 15:11

回复 12楼 sheeboard

这个谁还不认识几个英文啊版主

#14

sheeboard2023-05-10 15:28

程序代码：

import pandas as pd

def get_week(x):
return x.isocalendar().week

df=pd.DataFrame(pd.date_range("2023/04/01","2023/04/30"),columns=['april'])
df['week']=df['april'].apply(get_week)

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参考

[此贴子已经被作者于2023-5-10 15:33编辑过]

#15

lxping082023-05-10 15:33

回复 14楼 sheeboard

我的意思，不要去写函数，直接有内置的函数可调用

#16

lxping082023-05-10 15:34

回复 15楼 lxping08

直接用循环还一条语句呢，只不过运行效率有点慢而已

#17

lxping082023-05-10 15:37

回复 14楼 sheeboard

这样，还不如直接用lamda去定义函数呢

#18

sheeboard2023-05-10 15:40

不知道你什么意思，想要表达什么结果。

[此贴子已经被作者于2023-5-10 15:42编辑过]

#19

lxping082023-05-10 15:52

回复 18楼 sheeboard

版主，首先还得感谢你的热心分享，大家总是在交流中相互进步。我想表达的是，对十万级别的记录，有内置函数的话跑得更快！尽量不去用循环，再请教下，貌似我的3.9版本没week属性的，只能用元组的索引去提取哈!AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'week'

#20

sheeboard2023-05-10 16:05

代码放上来看看

#21

lxping082023-05-10 20:37

回复 20楼 sheeboard

week_=df_['date'].map(lambda x:x.isocalendar().week)
运行上面的就弹出：AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'week

#22

sheeboard2023-05-10 20:50

python版本没问题的，我这里跑出来也是对的，可能是date列数据类型不对，df.dtypes看一下，如果不是datetime64的用to_datetime先转一下。

[此贴子已经被作者于2023-5-10 20:57编辑过]

#23

lxping082023-05-10 21:08

以下是引用sheeboard在2023-5-10 15:28:56的发言：

import pandas as pd

def get_week(x):
return x.isocalendar().week

df=pd.DataFrame(pd.date_range("2023/04/01","2023/04/30"),columns=['april'])
df['week']=df['april'].apply(get_week)

参考

就是把你这个复制过去，也是弹出这样的错误！

#24

lxping082023-05-10 21:11

回复 22楼 sheeboard

df_['date']=df_['date'].apply(pd.to_datetime)
我就是转了的

[此贴子已经被作者于2023-5-10 21:39编辑过]

#25

lxping082023-05-10 21:13

回复 22楼 sheeboard

april datetime64[ns]
dtype: object

#26

sheeboard2023-05-10 21:19

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#27

lxping082023-05-10 21:22

以下是引用sheeboard在2023-5-10 21:19:18的发言：

你这个是啥编辑器啊，我用的是pycharm

#28

sheeboard2023-05-10 21:26

以下是引用lxping08在2023-5-10 21:11:26的发言：

df_['date']=df_['date'].apply(pd.to_datetime)
我就是转了的，要不我跑不了的，我下面好多代码要跑啊，这个只是其中的一个小脚本而已。想着提高效率，才问的

指定format看一下。

#29

sheeboard2023-05-10 21:30

to_datetime这个不用apply，df_['date']=pd.to_datetime(df_['date'],format=%Y/%m/%d %H:%M:%S)
'%Y/%m/%d %H:%M:%S'根据实际情况改

[此贴子已经被作者于2023-5-10 21:32编辑过]

#30

lxping082023-05-10 21:43

回复 29楼 sheeboard

这个没关系的，适用范围不同，前者针对的是DF数据结构的，后者字符串列表之类的

#31

lxping082023-05-10 21:45

我就是把你的代码复制过去也是这么个错误，不知道是否没安装啥库

#32

lxping082023-05-10 21:50

回复 29楼 sheeboard

df_['date']=pd.to_datetime(df_['date'],format='%Y/%m/%d %H:%M:%S')
return x.isocalendar().week
AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'week'
还是一样的错误，跑不下去了