创建一个 Pandas TimeSeries 以显示给定年份的所有星期日

Pandas 是一个强大的数据分析工具，它提供了很多方便的方法来处理时间序列数据。在本篇文章中，我们将介绍如何使用 Pandas 来创建一个 TimeSeries，以显示给定年份的所有星期日。

步骤一：导入 Pandas 模块

首先，导入 Pandas 模块，确保已安装 Pandas 模块。

import pandas as pd

步骤二：指定年份

我们可以在 Pandas 中使用 date_range() 方法来生成时间序列。该方法需要指定一个起始日期和一个结束日期，然后它将返回一个日期范围索引。我们将使用该方法来生成一个日期范围索引，其中所有的日期都是给定年份的星期日。

year = 2022
start_date = str(year) + '-01-01'
end_date = str(year) + '-12-31'
s = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='W-SUN')

我们指定了时间范围为该年的1月1日到12月31日，并使用 'W-SUN' 字符串来指定时间间隔。这告诉 Pandas 我们想要以星期日为间隔生成时间序列。

步骤三：创建 Pandas TimeSeries

我们现在可以使用 Series() 方法来创建 Pandas TimeSeries，我们将日期范围索引作为输入数据，将星期日作为索引标签。这将使我们可以轻松地访问给定年份的所有星期日。

ts = pd.Series(s, index=s).apply(lambda x: x.date())

我们用 apply() 方法来获取日期范围索引中的每个日期，并将结果转换为日期类型。现在，我们的 Pandas TimeSeries 对象包含了给定年份的所有星期日。

步骤四：打印结果

我们可以使用 print() 语句来打印结果。下面是打印给定年份的所有星期日的代码：

print(ts)

以下是完整代码示例：

import pandas as pd

year = 2022
start_date = str(year) + '-01-01'
end_date = str(year) + '-12-31'
s = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='W-SUN')
ts = pd.Series(s, index=s).apply(lambda x: x.date())
print(ts)

输出结果将看起来像这样：

2022-01-02    2022-01-02
2022-01-09    2022-01-09
2022-01-16    2022-01-16
2022-01-23    2022-01-23
2022-01-30    2022-01-30
                 ...    
2022-12-04    2022-12-04
2022-12-11    2022-12-11
2022-12-18    2022-12-18
2022-12-25    2022-12-25
Freq: W-SUN, Length: 53, dtype: object

我们可以看到，代码已成功生成给定年份的所有星期日。