使用 Python 中的熊猫显示给定年份的所有周日
原文:https://www . geeksforgeeks . org/display-特定年份的所有星期天都在使用Python皮熊猫/
让我们看看如何使用熊猫显示一年中的所有星期天。我们将使用Pandas模块的[date_range()](https://www.geeksforgeeks.org/python-pandas-date_range-method/)功能。
算法:
- 导入
pandas模块。 - 使用
date_range()功能获取所有周日，参数为:- 为了显示 2020 年的星期日，
start参数设置为 2020-01-01。 - 参数
periods设置为 52，因为一年大约有 52 周。 - 参数
freq设置为 W-SUN，其中 W 指每周，SUN 指周日。
- 为了显示 2020 年的星期日，
- 打印取出的
DateTimeIndex对象。
# importing the module
import pandas as pd
# target year
year = "2020"
# instantiating the parameters
start = year + "-01-01"
periods = 52
freq = "W-SUN"
# fetching the Sundays
sundays = pd.date_range(start = start,
periods = periods,
freq = freq)
# printing the Sundays
print(sundays)
输出:
日期时间索引(“2020-01-05”、“2020-01-12”、“2020-01-19”、“2020-01-26”、“2020-02-02”、“2020-02-09”、“2020-02-16”、“2020-02-23”、“2020-t1”、“2020-03-01”、“2020-03-08”、“2020-03-15”、“2020-03-22”、“2020-03-29”、“2020-04-05”、“2020-04-12”)
如果我们想取周日以外的任何一天，我们可以通过将参数freq更改为所需的日期来调整上述程序。
# importing the module
import pandas as pd
# target year
year = "2020"
# day to be fetched
day = "MON"
# instantiating the parameters
start = year + "-01-01"
periods = 52
freq = "W-" + day
# fetching the days
days = pd.date_range(start = start,
periods = periods,
freq = freq)
# printing the days
print(days)
输出:
日期时间索引(['2020-01-06 '，' 2020-01-13 '，' 2020-01-20 '，' 2020-01-27 '，' t0 ' 2020-02-03 '，' 2020-02-10 '，' 2020-02-17 '，' 2020-02-24 '，' T1 '，' 2020-03-02 '，' 2020-03-09 '，' 2020-03-16 '，' 2020-03-23 '，' 2020-30 '，' 2020-04-06 '，' 2020-04-13 '，'
我们可以将DateTimeIndex对象转换为 Series 对象，以获得要提取的日期列表。
# importing the module
import pandas as pd
# target year
year = "2020"
# day to be fetched
day = "WED"
# instantiating the parameters
start = year + "-01-01"
periods = 52
freq = "W-" + day
# fetching the days
days = pd.Series(pd.date_range(start = start,
periods = periods,
freq = freq))
# printing the days
print(days)
输出:
0 2020-01-01
1 2020-01-08
2 2020-01-15
3 2020-01-22
4 2020-01-29
5 2020-02-05
6 2020-02-12
7 2020-02-19
8 2020-02-26
9 2020-03-04
10 2020-03-11
11 2020-03-18
12 2020-03-25
13 2020-04-01
14 2020-04-08
15 2020-04-15
16 2020-04-22
17 2020-04-29
18 2020-05-06
19 2020-05-13
20 2020-05-20
21 2020-05-27
22 2020-06-03
23 2020-06-10
24 2020-06-17
25 2020-06-24
26 2020-07-01
27 2020-07-08
28 2020-07-15
29 2020-07-22
30 2020-07-29
31 2020-08-05
32 2020-08-12
33 2020-08-19
34 2020-08-26
35 2020-09-02
36 2020-09-09
37 2020-09-16
38 2020-09-23
39 2020-09-30
40 2020-10-07
41 2020-10-14
42 2020-10-21
43 2020-10-28
44 2020-11-04
45 2020-11-11
46 2020-11-18
47 2020-11-25
48 2020-12-02
49 2020-12-09
50 2020-12-16
51 2020-12-23
dtype: datetime64[ns]
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