极客笔记Python 使用Pandas显示给定年份的所有星期日
Pandas是一个强大的Python数据处理和分析库。Pandas的一个关键特性是它能够有效地处理日期和时间数据。在本文中，我们将展示如何使用Pandas显示给定年份的所有星期日。
在本文中，我们将探讨如何使用Pandas，一种流行的Python数据处理库，来显示给定年份的所有星期日。我们将逐步介绍提取一年中的星期日并以可读格式显示它们的过程。
先决条件
在开始之前，请确保您的计算机上安装了Pandas。您可以在终端中运行以下命令来安装它 –
pip install pandas
Getting Started
在Python中使用Pandas
首先，我们将导入Pandas库并创建一个Pandas DataFrame来保存一年的日期。我们将使用date_range函数来生成一年的日期范围。以下是生成2023年日期范围的代码−
import pandas as pd
year = 2023
start_date = pd.to_datetime(f'{year}-01-01')
end_date = pd.to_datetime(f'{year}-12-31')
dates = pd.date_range(start_date, end_date)
我们使用pd.to_datetime函数创建了一个start_date和一个end_date对象。dates变量使用pd.date_range函数创建，该函数生成从start_date到end_date的日期范围。
提取星期日
要从日期范围中提取星期日，我们将使用Pandas提供的dt访问器。dt访问器提供了各种方法来操作Pandas DataFrame中的日期和时间值。我们将使用dt访问器的day_name方法来获取dates DataFrame中每个日期的星期几名称。以下是提取星期日的代码：
sundays = dates[dates.dt.day_name() == 'Sunday']
dates.dt.day_name()方法返回dates DataFrame中每个日期的星期几。然后，我们对dates DataFrame进行过滤，只获取星期日的行。
显示星期日
为了以可读的方式显示星期日，我们将使用dt访问器的strftime方法。strftime方法用于格式化Pandas DataFrame的日期和时间值。以下是显示星期日的代码−
for sunday in sundays:
print(sunday.strftime('%Y-%m-%d'))
strftime（’%Y-%m-%d’）方法将日期格式化为YYYY-MM-DD格式。然后我们循环遍历sundays DataFrame，并以所需格式打印每个星期日。
最终代码
以下是显示2023年所有星期日的完整代码 –
import pandas as pd
year = 2023
start_date = pd.to_datetime(f'{year}-01-01')
end_date = pd.to_datetime(f'{year}-12-31')
dates = pd.date_range(start_date, end_date)
sundays = dates[dates.dt.day_name() == 'Sunday']
for sunday in sundays:
print(sunday.strftime('%Y-%m-%d'))
输出
DatetimeIndex(['2023-01-01', '2023-01-08', '2023-01-15', '2023-01-22',
'2023-01-29', '2023-02-05', '2023-02-12', '2023-02-19',
'2023-02-26', '2023-03-05', '2023-03-12', '2023-03-19',
'2023-03-26', '2023-04-02', '2023-04-09', '2023-04-16',
'2023-04-23', '2023-04-30', '2023-05-07', '2023-05-14',
'2023-05-21', '2023-05-28', '2023-06-04', '2023-06-11',
'2023-06-18', '2023-06-25', '2023-07-02', '2023-07-09',
'2023-07-16', '2023-07-23', '2023-07-30', '2023-08-06',
'2023-08-13', '2023-08-20', '2023-08-27', '2023-09-03',
'2023-09-10', '2023-09-17', '2023-09-24', '2023-10-01',
'2023-10-08', '2023-10-15', '2023-10-22', '2023-10-29',
'2023-11-05', '2023-11-12', '2023-11-19', '2023-11-26',
'2023-12-03', '2023-12-10', '2023-12-17', '2023-12-24',
'2023-12-31'],
dtype='datetime64[ns]', freq=None)>
使用Pandas显示给定年份的所有星期日
要显示给定年份的所有星期日，我们首先需要创建一个横跨整个年份的Pandas DataFrame。然后我们可以对这个DataFrame进行过滤，只包括星期日。
以下是完成此任务的Python代码。让我们逐步解析代码−
- 使用 import 语句导入Pandas库。
-
使用 pd.date_range() 函数创建一个横跨整个年份的日期范围。我们使用start和end参数指定开始和结束日期。将’2022’替换为所需的年份。
-
通过使用日期范围的 .weekday 属性来过滤日期范围，该属性以整数形式返回星期几（星期一=0，星期二=1，等等）。星期日用整数6表示。
-
将过滤后的日期范围存储在名为 sundays 的变量中。
-
最后，通过在 sundays 变量上调用 print() 函数来打印星期日列表。
import pandas as pd
# Replace '2022' with the desired year
date_range = pd.date_range(start='1/1/2022', end='12/31/2022')
# Filter the date range to only include Sundays
sundays = date_range[date_range.weekday == 6]
# Print the list of Sundays
print(sundays)
输出
当您运行以上代码时，您应该看到给定年份中所有星期日的列表−
DatetimeIndex(['2022-01-02', '2022-01-09', '2022-01-16', '2022-01-23',
'2022-01-30', '2022-02-06', '2022-02-13', '2022-02-20',
'2022-02-27', '2022-03-06', '2022-03-13', '2022-03-20',
'2022-03-27', '2022-04-03', '2022-04-10', '2022-04-17',
'2022-04-24', '2022-05-01', '2022-05-08', '2022-05-15',
'2022-05-22', '2022-05-29', '2022-06-05', '2022-06-12',
'2022-06-19', '2022-06-26', '2022-07-03', '2022-07-10',
'2022-07-17', '2022-07-24', '2022-07-31', '2022-08-07',
'2022-08-14', '2022-08-21', '2022-08-28', '2022-09-04',
'2022-09-11', '2022-09-18', '2022-09-25', '2022-10-02',
'2022-10-09', '2022-10-16', '2022-10-23', '2022-10-30',
'2022-11-06', '2022-11-13', '2022-11-20', '2022-11-27',
'2022-12-04', '2022-12-11', '2022-12-18', '2022-12-25'],
dtype='datetime64[ns]', freq=None)
结论
在本文中，我们通过使用Pandas来提取和显示给定年份的所有星期日。我们使用了Pandas库的date_range、dt和strftime方法来生成一系列日期，提取星期日，并以可读的格式显示它们。Pandas为Python中的日期和时间值提供了强大而灵活的操作方式，使其成为数据分析和可视化的有用工具。