我有一个熊猫数据框，如下所示。这个数据框大约一个月的时间段。如何根据周对该数据框进行分区？我需要每 4 周保存为 4 个单独的 CSV 文件。
Time Stamp Id Latitude Longitude
01/10/2016 15:22:51:700 1 23 50
01/10/2016 16:28:08:026 1 23 50
01/10/2016 16:28:09:026 1 12 45
02/10/2016 19:00:08:026 2 23 50
02/10/2016 20:28:08:026 1 23 50
03/10/2016 19:00:08:000 2 23 50
03/10/2016 01:02:33:123 2 23 50
03/10/2016 06:15:08:500 1 23 50
03/10/2016 10:01:07:022 3 28 88
......
......
31/10/2016 13:09:17:044 1 33 80
我的预期输出是：
Time Stamp Id Latitude Longitude
01/10/2016 15:22:51:700 1 23 50
01/10/2016 16:28:08:026 1 23 50
01/10/2016 16:28:09:026 1 12 45
02/10/2016 19:00:08:026 2 23 50
02/10/2016 20:28:08:026 1 23 50
03/10/2016 19:00:08:000 2 23 50
03/10/2016 01:02:33:123 2 23 50
03/10/2016 06:15:08:500 1 23 50
03/10/2016 10:01:07:022 3 28 88
......
......
07/10/2016 03:09:10:066 5 28 78
这应该是我的第一周。接下来的几周从08/10/2016到14/10/2017、从15/10/2016到21/10/2017以及从22/10/2016到31/10/2017。
您可以先将列转换为datetimes 然后到year-weekofyear by strftime http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.dt.strftime.html.
最后一个循环groupby并打电话to_csv http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.to_csv.html:
ts = pd.to_datetime(df['Time Stamp'], format='%d/%m/%Y %H:%M:%S:%f').dt.strftime('%Y-%W')
for i, x in df.groupby(ts):
x.to_csv('{}.csv'.format(i), index=False)
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