Python | Pandas PeriodIndex.dayofweek

简介

在使用Pandas进行时间序列处理时，一个常见的问题是如何从时间戳数据中提取特定时间特征（例如月份、星期几等）。Pandas中的PeriodIndex类型提供了一种方便的方式来提取这些特征。其中，使用PeriodIndex.dayofweek属性可以快速获取日期序列中每个日期所对应的星期几。

语法

PeriodIndex.dayofweek

DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='')

参数：

• level：int, str, tuple, or list，默认为 None。指定要重置的轴。
• drop：bool，默认为 False。是否通过将新列添加到 DataFrame 来删除原始索引。如果 inplace=True，也可以使用该参数。
• inplace：bool，默认为 False。是否在原始 DataFrame 中进行就地修改。
• col_level：int或字符串，默认为0。如果列是多层索引，请指定要删除的级别。
• col_fill：object，默认为''。如果列是多层索引，请指定要在新索引的不同级别之间插入的标签。

示例

import pandas as pd

dates = [pd.Timestamp('20210101'), pd.Timestamp('20210102'), pd.Timestamp('20210103'), pd.Timestamp('20210104'), pd.Timestamp('20210105')]
periodIndex = pd.PeriodIndex(dates, freq='D')

print(periodIndex.dayofweek)

上述代码输出结果为：

Int64Index([4, 5, 6, 0, 1], dtype='int64')

上述例子中我们定义了一个时间戳列表dates，使用pd.PeriodIndex将其转换为PeriodIndex类型，并指定freq参数为'D'（表示按天计算）。然后我们使用periodIndex.dayofweek属性获取每个日期所对应的星期几，并将结果打印输出。

总结

使用Pandas的PeriodIndex.dayofweek属性可以轻松地从时间序列数据中提取每个日期对应的星期几。这种方式既简单又直观，是Pandas时间序列处理中的一个重要功能。