Python 如何在没有小时/分钟/秒的情况下以datetime格式创建周列？

我遵循本教程是为了在pandas中创建一个week列：。如果你有一个没有小时、分钟和秒的约会，答案很好。但这对我不起作用。实际上，我甚至不需要答案的总结部分，只需要创建周专栏，这看起来很简单，但我找不到解决方案

我有一个带有产品id、价格和销售时间的数据集，如下所示：

sold_date            id         price
2020-01-01 20:00:01  A1         100
2020-01-02 10:03:01  B1         110
2020-01-02 11:10:01  B1         130
2020-02-03 22:20:01  A1         110
2020-02-04 23:05:01  A1         140
2020-02-04 21:00:05  B1         190
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我只想添加一个带有创建周的datetime列。我正在努力做到这一点：

week_sold            id         price
2019-12-30           A1         100
2019-12-30           B1         110
2019-12-30           B1         130
2020-02-02           A1         110
2020-02-02           A1         140
2020-02-02           B1         190
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我也可以和2019-12-30 00:00:000这样的东西一起工作。我正在解决的链接的问题是，它不考虑小时，所以当你通过减去7天创建一个星期栏，你得到不同的价值为每一行。您将获得前两行的2019-12-30 20:00:01和2019-12-30 10:03:01

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提前谢谢。很抱歉，数据问题，我无法共享我正在处理的表。

您可以使用

访问时段

，然后获取时段的

开始时间

df['week_sold'] = df['sold_date'].dt.to_period('W').dt.start_time

            sold_date  id  price  week_sold
0 2020-01-01 20:00:01  A1    100 2019-12-30
1 2020-01-02 10:03:01  B1    110 2019-12-30
2 2020-01-02 11:10:01  B1    130 2019-12-30
3 2020-02-03 22:20:01  A1    110 2020-02-03
4 2020-02-04 23:05:01  A1    140 2020-02-03
5 2020-02-04 21:00:05  B1    190 2020-02-03

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根据您的

salled\u date

列的日期类型，可以简单地转换为

pd.datetime

，如下所示：

sold_date            id         price
2020-01-01 20:00:01  A1         100
2020-01-02 10:03:01  B1         110
2020-01-02 11:10:01  B1         130
2020-02-03 22:20:01  A1         110
2020-02-04 23:05:01  A1         140
2020-02-04 21:00:05  B1         190
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df[“售出日期”]=pd.to\u日期时间（df[“售出日期”）

一旦出现这种情况，您可以通过执行以下操作来访问日期：

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df[“出售日期”]=df[“出售日期”].dt.日期2020年2月3日是星期一，而不是2月2日。