擅长:python、mysql、java
<p>您可以将日期转换为pandas Period对象,然后对其进行分组。在</p>
<pre><code>df = pd.DataFrame(
{'Date': pd.DatetimeIndex(start='2018-12-24', end='2019-01-05', freq='d'),
'Data': [1] * 8 + [2] * 5})
>>> df
Date Data
0 2018-12-24 1
1 2018-12-25 1
2 2018-12-26 1
3 2018-12-27 1
4 2018-12-28 1
5 2018-12-29 1
6 2018-12-30 1
7 2018-12-31 1
8 2019-01-01 2
9 2019-01-02 2
10 2019-01-03 2
11 2019-01-04 2
12 2019-01-05 2
>>> (df
.assign(period=pd.PeriodIndex(df['Date'], freq='W-Sun')) # Weekly periods ending Sundays.
.groupby('period')['Data'].mean())
period
2018-12-24/2018-12-30 1.000000
2018-12-31/2019-01-06 1.833333 # (1 * 1 + 2 * 5) / 6 = 1.833
Freq: W-SUN, Name: Data, dtype: float64
</code></pre>
<p>注意,在上面的例子中,最后一个周期只有6天。在</p>