如何按周数显示每周数据？

问题描述

我有很多这样的日期和数字列表：

 1.1.2018 0:00;2590
 3.1.2018 1:00;2530
 4.2.2018 2:00;1700
 6.2.2018 3:00;2340
 18.3.2018 4:00;1800
 15.4.2018 5:00;2850
 ...

我需要将所有具有相同星期编号的数字相加，并在一周内返回总数字，如下所示：

0;0
1;549730
2;645010
3;681320
4;677060
5;698450
...etc
52;576280
53;81640

到目前为止，这是我的代码，我将日期和数字分隔在自己的列表中，但不确定如何从此处继续。

import datetime

def main():
    file = open("2018Electricity.txt","r")
    line = file.readline()
    time_list = []
    electricity_list = []
    total = []

    for i in file:
        time = i.strip().split(';')[0]
        electricity = i.strip().split(';')[1]
        time_list.append(datetime.strptime(time,'%d.%m.%Y %H:%M'))
        electricity_list.append(electricity)
        
    file.close()

main()

任务要求我有0-53周的时间，并使用列表和strftime％W。

解决方法

这是完整的代码（代码中的注释提供了解释）：

from datetime import datetime #You messed up with the import statement. It should be from datetime import datetime instead of import datetime

def main():
    file = open("2018Electricity.txt","r")
    line = file.readline()
    time_list = []
    electricity_list = []
    total = []

    for i in file:
        time = i.strip().split(';')[0]
        electricity = i.strip().split(';')[1]
        datee = datetime.strptime(time,'%d.%m.%Y %H:%M')
        
        if  datee.month != 12:
            time_list.append(datee.isocalendar()[1])
        else:
            if datee.isocalendar()[1] == 1:
                time_list.append(53)
            else:
                time_list.append(datee.isocalendar()[1])

        electricity_list.append(int(electricity)) #Converts electricity to an integer and appends it to electricity_list

    week_numbers = list(set(time_list)) #Removes all repeated week numbers

    for week_number in week_numbers: #Iterates over the week_numbers
        curr_elec = 0
        for week,elec in zip(time_list,electricity_list): #Creates an iterable out of time_list and electricty_list
            if week == week_number:
                curr_elec += elec #Running total of the electricity for the current week
        print(f"{week_number};{curr_elec}")

    file.close()

main()

输出：

1;5120
5;1700
6;2340
11;1800
15;2850

,

对我来说，pandas DataFrame似乎是这项工作的正确工具。 Read the csv转换为df，解析日期/时间列to datetime，groupby周号，并使用sum作为aggfunc：

from io import StringIO # for demo only
import pandas as pd

data = """datetime;values
1.1.2018 0:00;2590
3.1.2018 1:00;2530
4.2.2018 2:00;1700
6.2.2018 3:00;2340
18.3.2018 4:00;1800
15.4.2018 5:00;2850"""
 
 
df = pd.read_csv(StringIO(data),sep=';',parse_dates=['datetime'],dayfirst=True)

df.groupby(df.datetime.dt.isocalendar().week)['values'].sum()

Out[8]: 
week
1     5120
5     1700
6     2340
11    1800
15    2850
Name: values,dtype: int64

您可以方便地将此数据写入csv，请参见pd.to_csv。