在Python进行数据分析时,按照日期进行分组汇总也是被需要的,比如会找到销量的周期性规律。
那么在用Python进行数据统计之前,就需要额外增加一步:从指定的日期当中获取星期几。比如2022年2月22日,还正好是正月廿二星期二,于是乎这一天登记结婚的人特别多。本文就以2022-02-22为例,演示Python获取指定日期是“星期几”的6种方法!
weekday()
datetime模块是一个Python内置库,无需再进行pip安装,它除了可以显示日期和时间之外,还可以进行日期和时间的运算以及格式化。
datetime模块中的方法weekday()可用于检索星期几,结果返回0-6之间的整数,用来代表“星期一”到“星期日”。
在交互式环境中输入如下命令:
from datetime import datetime datetime.date(2022, 2, 22).weekday()
输出:
1
在代码中,datetime模块会先将由年、月和日组成的日期转换为datetime日期。然后weekday()方法获取“2022-02-22”这天是星期二。
但是根据我们国内的习惯,总不能直接输出1吧。所以我们可以先自定义一个包含中文“星期几”的列表,再通过索引的方式来返回一个中文的星期几。
在交互式环境中输入如下命令:
week_list = ["星期一","星期二","星期三","星期四","星期五","星期六","星期日"] week_list[datetime.date(2022, 2, 22).weekday()]
输出:
'星期二'
这样结果便是直接是星期二了。
isoweekday()
isoweekday()方法与前一个weekday()方法的工作原理类似,最大的区别是它返回1-7之间的整数,用来代表“星期一”到“星期日”。
在交互式环境中输入如下命令:
import datetime datetime.date(2022, 2, 22).isoweekday()
输出:
2
这次输出的结果便直接是“星期2”了。
strftime()
如果你想直接输出日期的英文周名,不妨试试strftime()方法。
利用strftime()方法可以将datetime对象显示为字符串。我们其实对日期格式转化为字符串格式非常熟悉,比如strftime('%b-%m-%y %H:%M:%S'),只需将其中的指令改为%A,即可得到日期是星期几。
在交互式环境中输入如下命令:
import datetime datetime.date(2022, 2, 22).strftime("%A")
输出:
'Tuesday'
如果将代码中的%A改为%a,则输出的是星期几的简写。
datetime.date(2022, 2, 22).strftime("%a")
输出:
'Tue'
calendar
在Python中calendar日历模块也是一个内置库,为我们对日历做处理提供了很多方法,使用起来非常方便,我们可以使用它制作日历/周历等等。同样,它也提供了weekday()和day_name()方法来查询指定日期是星期几。
在交互式环境中输入如下命令:
import calendar calendar.weekday(2022, 2, 22)
输出:
1
这与前文第一个方法的datetime模块weekday()方法是一模一样的。
如果你想直接输出日期的英文周名,calendar日历模块也有方法可以实现。
import datetime import calendar date_week = datetime.date(2022, 2, 22).weekday() calendar.day_name[date_week]
输出:
'Tuesday'
pendulum
datetime模块也有一些限制,比如处理时区问题等等。而pendulum模块是这个第三方开源库,可以解决内置datetime模块的所有问题。
https://www.php.cn/link/ebc03fa648c2cd7da9d63b9ed835664e
当然,它也有方法可以输出指定日期是星期几。
在交互式环境中输入如下命令:
import pendulum pendulum.parse('2022-02-22').day_of_week
输出:
2
输出的结果直接是“星期2”。
Pandas
最后,最后,我要说一个自己最常用的方法。因为小五平时主要在Pandas中处理数据,那么生成“星期”列肯定会优先考虑Pandas中的方法。
Series.dt可用于以datetimelike的形式访问序列的值并返回几个属性。Series.dt.day_name()函数返回具有指定语言环境的DateTimeIndex的日期名称。
在交互式环境中输入如下命令:
import pandas as pd from datetime import datetime df = pd.DataFrame({ "name": ["张三", "李四", "朱五"], "date": [datetime(2022, 2, 21), datetime(2022, 2, 22), datetime(2022, 2, 23)]}) df
输出如下图所示:
df["week_num1"] = df["date"].dt.dayofweek df["week_num2"] = df["date"].dt.weekday df["week_name"] = df["date"].dt.day_name() df
输出如下图所示:
在今天的文章中,我们一共介绍了从指定的日期当中获取星期几的6中方法。
希望我的分享对你有帮助,看到文末的小伙伴,麻烦给右下角点个赞再走吧~
以上是超全!Python获取某一日期是“星期几”的六种方法!的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

MinGW - 适用于 Windows 的极简 GNU
这个项目正在迁移到osdn.net/projects/mingw的过程中,你可以继续在那里关注我们。MinGW:GNU编译器集合(GCC)的本地Windows移植版本,可自由分发的导入库和用于构建本地Windows应用程序的头文件;包括对MSVC运行时的扩展,以支持C99功能。MinGW的所有软件都可以在64位Windows平台上运行。

SublimeText3 英文版
推荐:为Win版本,支持代码提示!

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

适用于 Eclipse 的 SAP NetWeaver 服务器适配器
将Eclipse与SAP NetWeaver应用服务器集成。

PhpStorm Mac 版本
最新(2018.2.1 )专业的PHP集成开发工具