在Pandas DataFrame中计算相邻周一之间的收入总和

现有如下Pandas DataFrame，包含日期（Date）、当日收入（Revenue）、星期几（Weekday）三列：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Date':['2015-01-08','2015-01-09','2015-01-10','2015-02-10','2015-08-09','2015-08-13','2015-11-09','2015-11-15'],
    'Revenue':[15,4,15,13,16,20,12,9],
    'Weekday':['Monday','Tuesday','Wednesday','Monday','Friday','Saturday','Monday','Sunday']
})

需求：计算相邻两个周一之间的所有收入总和（即上一个周一到下一个周一前一天的收入总和），结果用下一个周一的日期标识，示例结果如下：

2015-02-10   34  Monday
2015-11-09   49  Monday

以下是精准匹配需求的实现步骤：

1. 转换日期格式并排序：先把Date列转为Pandas日期类型，确保数据按时间顺序排列

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df = df.sort_values('Date').reset_index(drop=True)

2. 提取所有周一的日期：筛选出DataFrame中所有周一的日期，用于后续划分区间

monday_dates = df[df['Weekday'] == 'Monday']['Date'].tolist()

3. 为每行匹配对应的下一个周一：对每个日期，找到它之后的第一个周一，作为该日期收入所属的区间标识

df['next_monday'] = df['Date'].apply(lambda x: next((m for m in monday_dates if m > x), None))

4. 按区间分组计算总和：以next_monday为分组键，聚合计算每个区间的收入总和，最后整理成需求的格式

# 过滤掉没有下一个周一的行（即最后一个周一及之后的行）
result = df.dropna(subset=['next_monday']).groupby('next_monday').agg(
    Total_Revenue=('Revenue', 'sum'),
    Weekday=('Weekday', lambda x: 'Monday')
).reset_index().rename(columns={'next_monday': 'Date'})

执行上述代码后，result的输出为：

Date  Total_Revenue Weekday
0 2015-02-10             34  Monday
1 2015-11-09             49  Monday

完全匹配示例需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者beridzeg45