Python 熊猫系列.dt.week vs.pd.Period.strftime-what'；有什么区别？

在对一系列日期进行操作时，可以通过两种不同的方式隔离周数，从而产生不同的结果

对序列中的numpy.datetime64值或pd.Period使用

.dt.week

访问器会产生与对相同对象使用

pd.Period.strftime

不同的结果。用于的在线文档说明，年初开始周首次出现之前的所有天数均计为第0周。这遵循标准的python strftime行为

.dt.week

访问器似乎从1开始，52周后重新启动，使2018年最后两天成为2019年第1周。仅的联机文档声明它返回一年中的第几周。这似乎是iso周数

为什么这两种方法的行为存在这种差异？应该使用哪一种？为什么？如何从单个python datetime（或pd.Period或pd.timestamp）对象（而不是序列）优雅地获取iso周数

返回

   Date_string  Date_datestamp Date_period  Week1 Week2
0   2018-12-27     2018-12-27  2018-12-27     52    51
1   2018-12-28     2018-12-28  2018-12-28     52    51
2   2018-12-29     2018-12-29  2018-12-29     52    51
3   2018-12-30     2018-12-30  2018-12-30      1    52
4   2018-12-31     2018-12-31  2018-12-31      1    52
5   2019-01-01     2019-01-01  2019-01-01      1    00
6   2019-01-02     2019-01-02  2019-01-02      1    00
7   2019-01-03     2019-01-03  2019-01-03      1    00
8   2019-01-04     2019-01-04  2019-01-04      1    00
9   2019-01-05     2019-01-05  2019-01-05      1    00
10  2019-01-06     2019-01-06  2019-01-06      2    01
11  2019-01-07     2019-01-07  2019-01-07      2    01

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这是因为2018年实际上有53周。我建议使用一年一周的组合，比如

df2['Year-Week']=df2['Date\U period']。应用（lambda x:x.strftime（“%Y-%U”））

编辑： 要查看周数，您可以尝试

df2[“Week2”]=df2['Date\u period']。应用（lambda x:x.strftime（“%W”））

这显示2018年12月31日为第53周

• %U-获取周数，使用星期天作为一周的第一天
• %W-获取周数，使用星期一作为一周的第一天

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谢谢，这并没有解释为什么strftime方法和.week方法之间存在差异，何时使用，或者如何从标量值优雅地获取iso日期周数（与

.week

访问器返回的值相同）

   Date_string  Date_datestamp Date_period  Week1 Week2
0   2018-12-27     2018-12-27  2018-12-27     52    51
1   2018-12-28     2018-12-28  2018-12-28     52    51
2   2018-12-29     2018-12-29  2018-12-29     52    51
3   2018-12-30     2018-12-30  2018-12-30      1    52
4   2018-12-31     2018-12-31  2018-12-31      1    52
5   2019-01-01     2019-01-01  2019-01-01      1    00
6   2019-01-02     2019-01-02  2019-01-02      1    00
7   2019-01-03     2019-01-03  2019-01-03      1    00
8   2019-01-04     2019-01-04  2019-01-04      1    00
9   2019-01-05     2019-01-05  2019-01-05      1    00
10  2019-01-06     2019-01-06  2019-01-06      2    01
11  2019-01-07     2019-01-07  2019-01-07      2    01