Python | Панды DatetimeIndex.weekofyear

Опубликовано: 28 Марта, 2022

Python - отличный язык для анализа данных, в первую очередь из-за фантастической экосистемы пакетов Python, ориентированных на данные. Pandas - один из таких пакетов, который значительно упрощает импорт и анализ данных.

Pandas DatetimeIndex.weekofyear attribute outputs the ordinal value of the week of the year for each entries of the DatetimeIndex object.

Syntax: DatetimeIndex.weekofyear

Return: Index object

Example #1: Use DatetimeIndex.weekofyear attribute to find the ordinal value of the week for each entries in the DatetimeIndex object.

Выход :

Now we want to find ordinal value of the week for each entries in the DatetimeIndex object.

# find the ordinal value of the week 
# for each entries present in the object
didx.weekofyear

Output :

As we can see in the output, the function has returned an Index object containing the ordinal values of the weeks present in each entry of the DatetimeIndex object.
 
Example #2: Use DatetimeIndex.weekofyear attribute to find the ordinal value of the week for each entries in the DatetimeIndex object.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the DatetimeIndex
# Here "M" represents monthly frequency
didx = pd.DatetimeIndex(start ="2014-08-01 10:05:45", freq ="M"
                              periods = 5, tz ="Asia/Calcutta")
  
# Print the DatetimeIndex
print(didx)

Выход :

Now we want to find ordinal value of the week for each entries in the DatetimeIndex object.

# find the ordinal value of the week
# for each entries present in the object
didx.weekofyear

Выход :

Как видно из выходных данных, функция вернула объект Index, содержащий порядковые значения недель, присутствующих в каждой записи объекта DatetimeIndex.

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.