Python 日期范围返回yyyy ww的“无法将字符串转换为时间戳”

我有一个有两列的数据框；销售和日期

我想将日期列从yyyy-mm-dd（例如2015-06-01）转换为yyyy-ww（例如2015-23），因此我运行以下代码：

dataset["Date"] = pd.to_datetime(dataset["Date"]).dt.strftime('%Y-%V')

然后，我根据销售周数进行分组，即

data = dataset.groupby(['Date'])["Sales"].sum().reset_index()

data.head(10)

    Date    Sales
0   2015-01 67797.0
1   2015-02 102714.0
2   2015-03 107011.0
3   2015-04 121480.0
4   2015-05 148098.0
5   2015-06 132152.0
6   2015-07 133914.0
7   2015-08 136160.0
8   2015-09 185471.0
9   2015-10 190793.0

现在我想基于date列创建一个日期范围，因为我是基于周数预测销售额的：

ds = data.Date.values
ds_pred = pd.date_range(start=ds.min(), periods=len(ds) + num_pred_weeks, 
freq="W")

但是，我遇到了以下错误：无法将字符串转换为时间戳，我不确定如何修复。因此，如果我使用2015-01-01作为日期导入的开始日期，我不会得到任何错误，这使我意识到我使用的函数是错误的。但是，我不知道怎么做

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我希望基本上有一个日期范围，从现在的一周到未来的52周

我认为问题在于需要创建由YYYY-VV格式的字符串填充的dataset[Date]列的最小值。但对于“传递到日期”范围，需要格式为YYYY-MM-DD或datetime对象

我发现：

为了方便起见，还包括了C89标准不要求的几个附加指令。这些参数都对应于ISO 8601日期值。当与strftime方法一起使用时，这些可能在所有平台上都不可用。ISO 8601年和ISO 8601周指令不能与上述年和周编号指令互换。使用不完整或不明确的ISO 8601指令调用strTime将引发ValueError

%V ISO 8601星期为十进制数字，星期一为一周的第一天。第01周是包含1月4日的一周

YYYY-VV格式的0.24.2错误：

ValueError:“V”是格式为“%Y-%V”的错误指令

可能的解决方案是使用%U或%W，请检查：

%U一年中的周数星期日作为一周的第一天，以零填充十进制数表示。新年中第一个星期日之前的所有日子都被视为在第0周。 %W一年中的周数星期一作为一周的第一天作为十进制数。新年中第一个星期一之前的所有日子都被视为在第0周

或者使用datetimes中原始数据框中的数据：

dataset = pd.DataFrame({'Date':['2015-06-01','2015-06-02'],
                        'Sales':[10,20]})
 
dataset["Date"] = pd.to_datetime(dataset["Date"])
print (dataset)
        Date  Sales
0 2015-06-01     10
1 2015-06-02     20

data = dataset.groupby(dataset['Date'].dt.strftime('%Y-%V'))["Sales"].sum().reset_index()
print (data)
      Date  Sales
0  2015-23     30

num_pred_weeks = 5
ds = data.Date.values
ds_pred = pd.date_range(start=dataset["Date"].min(), periods=len(ds) + num_pred_weeks, freq="W")
print (ds_pred)
DatetimeIndex(['2015-06-07', '2015-06-14', '2015-06-21', 
               '2015-06-28',
               '2015-07-05', '2015-07-12'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='W-SUN')

如果ds包含格式为“2015-01”的字符串形式的日期，该字符串在datetime库中应为“%Y-%W”或“%G-%V”，则必须添加一个日数才能获得一天。在这里，假设您想要星期一，您应该：

ds_pred = pd.date_range(start=pd.to_datetime(ds.min() + '-1', format='%Y-%W-%w',
                                             periods=len(ds) + num_pred_weeks, freq="W")

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似乎您引用了错误的对象，在上面的问题中，您在data中插入了新的dataframe，但在pd.data\u范围行中，您称为ds。试试这个：ds\u pred=pd.date\u rangestart=data.min，periods=lendata+num\u pred\u weeks，freq=w你能在这之后检查你的日期列类型吗你的步骤是：data=dataset.groupby['date'][Sales].sum.reset\u index是对象类型吗？这是一个奇怪的错误：@Erfan抱歉，忘了添加一点代码！我的bad@AT_asks是的，这是一个DataFrame不确定我是否正确理解OP，但他不只是想要格式%Y-%W吗？@Erfan-这是不同的，我发现差异@Erfan是正确的-我只想使用pd.date\u range或其他方法增加每周数据。似乎无法识别格式为yyyy ww格式。@Artem-是的，需要yyyy-MM-DD格式的datetime。@jezrael-Argh，我现在明白了。等一下，也许可以使用你的第二个解决方案。

dataset = pd.DataFrame({'Date':['2015-06-01','2015-06-02']})

dataset["Date"] = pd.to_datetime(dataset["Date"]).dt.strftime('%Y-%U')
print (dataset)
      Date
0  2015-22
1  2015-22

ds = pd.to_datetime(dataset['Date'] + '-1', format='%Y-%U-%w')
print (ds)
0   2015-06-01
1   2015-06-01
Name: Date, dtype: datetime64[ns]

dataset = pd.DataFrame({'Date':['2015-06-01','2015-06-02'],
                        'Sales':[10,20]})
 
dataset["Date"] = pd.to_datetime(dataset["Date"])
print (dataset)
        Date  Sales
0 2015-06-01     10
1 2015-06-02     20

data = dataset.groupby(dataset['Date'].dt.strftime('%Y-%V'))["Sales"].sum().reset_index()
print (data)
      Date  Sales
0  2015-23     30

num_pred_weeks = 5
ds = data.Date.values
ds_pred = pd.date_range(start=dataset["Date"].min(), periods=len(ds) + num_pred_weeks, freq="W")
print (ds_pred)
DatetimeIndex(['2015-06-07', '2015-06-14', '2015-06-21', 
               '2015-06-28',
               '2015-07-05', '2015-07-12'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='W-SUN')

ds_pred = pd.date_range(start=pd.to_datetime(ds.min() + '-1', format='%Y-%W-%w',
                                             periods=len(ds) + num_pred_weeks, freq="W")