Python 熊猫：将时间戳索引快速转换为ISO周

我有一个函数，它返回熊猫系列实例的索引值，该实例由一个pd.Timestamp值数组组成，作为ISO周值

import numpy as np
import pandas as pd

timestamps = [pd.Timestamp('2014-01-01'), pd.Timestamp('2014-02-01'), pd.Timestamp('2014-02-01')]
quantities = [1.0, 1.0, 1.0]
series = pd.Series(quantities, index=timestamps)

def timestamps_iso() -> np.array:
    timestamps_iso = []
    for timestamp in series.index:
        timestamp_iso = timestamp.isocalendar()[1]
        if timestamp_iso == 53: # fix ISO week number 53.
            timestamp_iso = np.random.choice([52, 1])
        timestamps_iso.append(timestamp_iso)
    return np.array(timestamps_iso)

请问，这件事能做得更快些吗，或者做得更像熊猫？当索引很大时，运行它需要很多时间

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谢谢您的帮助。

您的问题显示月值，但代码显示周值。我想你是在寻找周值。您可以通过以下方式访问日期时间序列上的周数：周：

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谢谢-这正是我需要的。快多了。

In [1]: timestamps = [pd.Timestamp('2014-01-01'), pd.Timestamp('2014-02-01'), pd.Timestamp('2014-02-01')] 
   ...: quantities = [1.0, 1.0, 1.0] 
   ...: series = pd.Series(quantities, index=timestamps)                                                                                                                                                                                             

In [2]: series.index.week                                                                                                                                                                                                                            
Out[2]: Int64Index([1, 5, 5], dtype='int64')