Python 如何使用熊猫和jupyter笔记本将年份改为2020年

用我得到的输出

import pandas as pd


dates = pd.date_range('12/25/2019', periods=20, freq='D')

df = pd.DataFrame({'col':dates})
df['col']=pd.to_datetime(df['col'])
df['dow'] = df.col.dt.dayofweek
df['week'] = df.col.dt.to_period('W')
df['week_alt']=df.col.dt.year.astype(str) + '-w' + df.col.dt.week.astype(str)

从5号线和6号线可以看出，这一年跳回到2020年，如何解决？

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我找不到代码来更改它

这是

datetime

处理

week

属性的方式：2019-12-30是2020年第1周的星期一。如果您希望它显示为

2019-w53

而不是

2019-w1

，您需要手动修复它。

年份跳回到2020年，它跳回到2020年？请您的问题澄清您的具体问题，或添加其他详细信息，以准确强调您需要什么。正如目前所写的，很难准确地说出你在问什么。请参阅帮助页面以澄清此问题。对不起，我的意思是，从第5列和第6列看，右边已经是2020-w1，但输出仍然显示2019-w1，如何解决？仍然不清楚预期输出是什么-您可以添加一个具有预期输出的块吗？

col dow week    week_alt
0   2019-12-25  2   2019-12-23/2019-12-29   2019-w52
1   2019-12-26  3   2019-12-23/2019-12-29   2019-w52
2   2019-12-27  4   2019-12-23/2019-12-29   2019-w52
3   2019-12-28  5   2019-12-23/2019-12-29   2019-w52
4   2019-12-29  6   2019-12-23/2019-12-29   2019-w52
5   2019-12-30  0   2019-12-30/2020-01-05   2019-w1
6   2019-12-31  1   2019-12-30/2020-01-05   2019-w1
7   2020-01-01  2   2019-12-30/2020-01-05   2020-w1
8   2020-01-02  3   2019-12-30/2020-01-05   2020-w1
9   2020-01-03  4   2019-12-30/2020-01-05   2020-w1
10  2020-01-04  5   2019-12-30/2020-01-05   2020-w1
11  2020-01-05  6   2019-12-30/2020-01-05   2020-w1