如何用np.where处理周数跨年：周52时年份+1、周数重置为1

你的现有代码可正常处理非跨年的周数计算，但无法应对WEEK=52的跨年场景，以下是两种可行的修正方案：

方案一：使用np.where批量处理 #

通过分条件计算目标年份和周数，再拼接成结果字段，适合大数据量场景，执行效率高：

import numpy as np

# 计算目标年份：周数为52时年份+1，否则保持原年份
target_year = np.where(df_calls_subweek_target['WEEK'] == 52,
                       df_calls_subweek_target['YEAR'] + 1,
                       df_calls_subweek_target['YEAR'])
# 计算目标周数：周数为52时重置为1，否则周数+1
target_week = np.where(df_calls_subweek_target['WEEK'] == 52,
                       1,
                       df_calls_subweek_target['WEEK'] + 1)
# 拼接成年份-周数字符串
df_calls_subweek_target['YEAR_WEEK_targ'] = target_year.astype(str) + "_" + target_week.astype(str)

测试示例：

方案二：使用apply逐行处理 #

逻辑更直观易懂，适合数据量较小的场景：

def generate_next_week(row):
    if row['WEEK'] == 52:
        return f"{row['YEAR'] + 1}_1"
    else:
        return f"{row['YEAR']}_{row['WEEK'] + 1}"

df_calls_subweek_target['YEAR_WEEK_targ'] = df_calls_subweek_target.apply(generate_next_week, axis=1)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kathryn Moore