在Pandas中从日期生成周工作日相关列的实现求助

处理步骤与代码实现 #

首先确保Date列为datetime类型，再基于周分组计算目标字段：

import pandas as pd

# 转换Date列为datetime格式（适配日.月.年的输入格式）
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%d.%m.%Y')

# 1. 生成length_week：统计该周的工作日总数
# 先筛选工作日，按ISO周分组计数，再映射回原表
weekly_work_count = df[df['workingday'] == 1].groupby(df['Date'].dt.isocalendar().week)['workingday'].count()
df['length_week'] = df['Date'].dt.isocalendar().week.map(weekly_work_count).fillna(0).astype(int)

# 2. 生成first_working_day_of_week：标记当周首个工作日
# 获取每个周的首个工作日日期
weekly_first_wday = df[df['workingday'] == 1].groupby(df['Date'].dt.isocalendar().week)['Date'].min()
df['first_working_day_of_week'] = df.apply(
    lambda row: 1 if (row['workingday'] == 1 and row['Date'] == weekly_first_wday.get(row['Date'].dt.isocalendar().week)) else 0,
    axis=1
)

# 3. 生成last_working_day_of_week：标记当周最后一个工作日
# 获取每个周的最后一个工作日日期
weekly_last_wday = df[df['workingday'] == 1].groupby(df['Date'].dt.isocalendar().week)['Date'].max()
df['last_working_day_of_week'] = df.apply(
    lambda row: 1 if (row['workingday'] == 1 and row['Date'] == weekly_last_wday.get(row['Date'].dt.isocalendar().week)) else 0,
    axis=1
)

关键说明 #

• ISO周规则：上述代码使用dt.isocalendar().week，以周一为一周起始；若需以周日为起始，可替换为dt.strftime('%U')（%U表示周日起始的周数）。
• 空值处理：若某周无工作日，length_week会填充为0，first/last_working_day_of_week保持0。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bella_18