python dataframe 将周数转换为月份

Question

我正在尝试添加一个新列，将周列转换为该周所属的适当月份。如果一周分为 2 个月，则取最大月份作为答案。

import pandas as pd

 data = {'Week': [201301, 201301, 201302, 201302, 201303],
'product': ['coke', 'fanta', 'coke' ,'sprite' ,'pepsi'],
'quantity': [1.5, 1.7, 3.6, 2.4, 2.9]}
 df = pd.DataFrame(data)

 print df
     Week product  quantity
0  201301    coke       1.5
1  201301   fanta       1.7
2  201302    coke       3.6
3  201306  sprite       2.4
4  201307   pepsi       2.9

所以输出看起来像这样。有任何想法吗？

   Week product     quantity   MonthMax
0  201301    coke       1.5       01
1  201301   fanta       1.7       01
2  201302    coke       3.6       01 
3  201305  sprite       2.4       02
4  201306   pepsi       2.9       02

尽管 201301 周是 12 月 12 日和 1 月 13 日的一部分，并且 201305 周是 13 月 13 日和 2 月 13 日的一部分。顺便说一句，我使用的周格式是 yyyyww。我想我是否可以计算出该周的最后一天以及该月是多少。但我怎样才能以最简单的方式做到这一点。@alko

Answer 1

一种可能的方法是将一周的最后一天转换为日期时间，然后访问该月份：

df['LastDayWeek'] = pd.to_datetime((df['Week']-1).astype(str) + "6", format="%Y%U%w")

减一是因为 python 从零开始计数（http://docs.python.org/2/library/datetime.html#strftime-and-strptime-behavior），即+ "6"每周的最后一天。
然后你可以得到这些天的月份：

df['MonthMax'] = pd.DatetimeIndex(df['LastDayWeek']).month

给出：

In [6]: df
Out[6]:
     Week product  quantity         LastDayWeek  MonthMax
0  201301    coke       1.5 2013-01-05 00:00:00         1
1  201302   fanta       1.7 2013-01-12 00:00:00         1
2  201304    coke       3.6 2013-01-26 00:00:00         1
3  201306  sprite       2.4 2013-02-09 00:00:00         2
4  201308   pepsi       2.9 2013-02-23 00:00:00         2