如何按列值扩展DataFrame行并解决跨年度周计算报错问题

API 探路者

2026-8-2

解决方案

错误原因

math.floor()只能处理单个数值，无法直接作用于Pandas Series（批量数据），这是触发TypeError的核心原因。需要改用支持向量运算的方法实现年份增量计算。

完整实现代码

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
df = pd.read_excel("test data.xlsx")

# 1. 按# of weeks扩展每行
df = df.loc[df.index.repeat(df["# of weeks"])].reset_index(drop=True)

# 2. 添加每个Id的周计数列
df['Week Count'] = df.groupby(['Id']).cumcount() + 1 

# 3. 计算每周工时（平均分配为整数）
df['Labor'] = df['Manhours'] // df['# of weeks']

# 4. 计算从起始周开始的累计总周数
total_weeks = df['Starting Week period'] + df['Week Count'] - 1

# 5. 计算年份与年度周数（支持任意跨年场景）
df['Year'] = df['Starting Year'] + (total_weeks - 1) // 52
df['Week #'] = (total_weeks - 1) % 52 + 1

# 6. 为Week #添加前导0
df['Week #'] = df['Week #'].astype(str).str.pad(2, side='left', fillchar='0')

# 7. 拼接Year与Week #生成Period列
df['Period'] = df['Year'].astype(str) + "-" + df['Week #']

关键逻辑说明

年份计算：(total_weeks - 1) // 52 计算需要增加的年份数，例如第53周时得到1（年份+1），第105周时得到2（年份+2），完美支持跨多年的场景。
年度周数计算：(total_weeks - 1) % 52 + 1 实现周数的循环重置，例如第53周返回1，第105周返回3，符合年度周数的计数规则。
工时计算：用整数除法//保证结果为整数，与示例输出一致；若需保留小数，替换为普通除法/即可。