Python 计数1'；在一个分为周的时间序列中

我有一个如下所示的数据框：

df =

date          val1  
01/02/2021    2.0   
02/02/2021    2.0   
03/02/2021    1.0   
04/02/2021    1.5   
05/02/2021    10.0  
06/02/2021    7.0   
07/02/2021    4.0   

然后，我创建另一列，如果

val1

高于例如5，则我希望

1

，否则，则

0

，即：

import numpy as np
import pandas as pd

df['above_five'] = np.where(df['val1'] > 5.0, 1, 0)

将返回：

df =

date          val1    above_five 
01/02/2021    2.0     0
02/02/2021    2.0     0
03/02/2021    1.0     0
04/02/2021    1.5     0
05/02/2021    10.0    1
06/02/2021    7.0     1
07/02/2021    4.0     0

我的下一步是我有点不确定。现在，我希望将数据帧“压缩”为每周周期，但使用一个新列或计算该周1的出现次数的内容

我试过用这个，但这个很重要，所以它似乎没有关注1：

new_df = df.resample('W', on='date').count()

实际上，输出应该是这样的（假设

01/02/2021

是星期一）：

---

*

或只是指示这是第一周的某个日期，例如一周的第一天或最后一天。

在周级别上使用group by

new_df=df.groupby（[pd.Grouper（key='date'，freq='W-MON'））['over'u five'].sum（）

---

代码取自此问题：

count

为您提供每组中每列中非空值的数量。您想

sum

上述五列：

df.resample（'W'，on='date'）['over'u-five'].sum（）

final_df =

date          above_five_counts
Week 1*       2