能否默认以uint8类型获取日期周数而非默认int64？

好问题！直接在获取周数阶段就指定uint8类型，确实能避免先生成默认int64类型再转换的内存浪费，这里有几种更高效的实现方式：

1. 链式调用直接转换类型 #

最简洁的方式是在获取week属性后直接链式调用astype()，一步生成目标类型的列：

df['sales_week'] = df['sales_date'].dt.week.astype('uint8')

这种方式不需要先创建一个int64类型的中间列，直接生成uint8类型的结果，内存使用更优——毕竟周数最大仅为53，uint8（支持0-255的无符号整数）完全能覆盖需求，内存占用只有int64的1/8。

2. 使用推荐的isocalendar()方法（避免弃用警告） #

注意：在pandas 1.1.0及以后的版本中，dt.week已经被标记为弃用，官方推荐使用dt.isocalendar().week来获取ISO标准的周数。所以更稳妥的写法是：

df['sales_week'] = df['sales_date'].dt.isocalendar().week.astype('uint8')

这个方法同样可以直接链式转换类型，内存效率和第一种一致，还能避免后续版本的兼容性问题。

为什么你的原方法内存效率不高？ #

你之前的写法：

df['sales_week'] = df['sales_date'].dt.week
df.astype({'sales_week': 'uint8'})

会先在DataFrame中创建一个int64类型的sales_week列，之后再转换类型。这个过程中，DataFrame会短暂同时持有int64和uint8两个版本的列数据，内存占用是链式写法的两倍左右，所以链式直接转换的方式更优。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者shamalaia