Python 指定日期时间周数格式

有人知道是否可以在uint8中获取日期的周数，而不是将int64作为默认值

现在我做到了：

df['sales_week'] = df['sales_date'].dt.week
df.astype({'sales_week': 'uint8'})

但是，它可能不是最佳的记忆方式，是吗

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使用.week属性时是否可以指定格式？

您可以使用

astype

方法立即转换格式

将熊猫作为pd导入
df=pd.DataFrame（{'sales_date'：['2019-11-15'，'2019-11-16']，'Z'：['abc'，'def']}）
df.sales\u date=pd.to\u datetime（df.sales\u date）
df['sales_week']=df.sales_date.dt.week.aType（pd.np.int8）
销售周
#返回：
0    46
1    46
名称：销售周，数据类型：int8

您可以立即使用

astype

方法对其进行转换

将熊猫作为pd导入
df=pd.DataFrame（{'sales_date'：['2019-11-15'，'2019-11-16']，'Z'：['abc'，'def']}）
df.sales\u date=pd.to\u datetime（df.sales\u date）
df['sales_week']=df.sales_date.dt.week.aType（pd.np.int8）
销售周
#返回：
0    46
1    46
名称：销售周，数据类型：int8

OP知道他们可以使用

astype

，他们在问题中也说过很多。他们担心的是内存浪费，他们是对的：调用

astype

意味着pandas首先生成一个

int64

列，然后立即丢弃该列。因此，他们的问题是直接获取

int8

。OP知道他们可以使用

astype

，他们在问题中也说了很多。他们担心的是内存浪费，他们是对的：调用

astype

意味着pandas首先生成一个

int64

列，然后立即丢弃该列。因此，他们提出了直接获取

int8

的问题。