week01

本文通过几个实际案例介绍了Python的基础用法,包括用户登录验证、单位换算、计算三角形的周长与面积以及简单的随机游戏。这些例子覆盖了条件判断、数学计算及随机数生成等常用功能。
# 进入登录系统:
username=input("请输入你的名字:")
password=input("请输入你的密码:")
if username=="admin" and password=="123456":
    print("欢迎使用本系统!\n中国移动欢迎您!\nvip")
else:
    print("账号或密码错误!")


# 如果希望隐藏输入密码显示:

name=input("name=")
import getpass
password=getpass.getpass("password=")
if name=="admin" and password=="123":
    print("welcome!")
else:
    print("error!")
# 英寸与厘米的转换:
value = float(input("请输入长度: "))
unit = input("请输入单位: ")
if unit == "in" or unit == "英寸":
    print("%f英寸 =%f厘米" % (value, value * 2.54))
elif unit == "cm" or unit == "厘米":
    print("%f厘米 = %f英寸" % (value, value / 2.54))
else:
    print("请输入有效的单位")
#  计算三角形的周长和面积:
import math 
a=float(input("a="))
b=float(input("b="))
c=float(input("c="))
if a+b>c and b+c>a and a+c>b:
    print("三角形的周长是:%.2f"%(a+b+c))
    p=(a+b+c)/2
    s=math.sqrt(p*(p-a)*(p-b)*(p-c))
    print("三角形的面积是:%.2f"%s)
else:
    print("不构成三角形!")

#  摇骰子游戏:

from random import randint
x=randint(1,6)
if x==1:
    print(x,"学狗叫")
elif x==2:
    print(x,"跑两圈")
elif x==3:
    print(x,"真心话冒险")
elif x==4:
    print(x,"唱支歌")
elif x==5:
    print(x,"跳个舞")
else:
    print(x,"请大家吃饭")




<think>我们有一个DataFrame,其中一列是时间格式的字符串(例如'2025-01-01 13:31:23'),我们想要提取周数,并按照'week01'这样的格式输出到新的一列。 步骤: 1. 将字符串列转换为pandas的datetime类型。 2. 使用dt访问器提取周数。 3. 注意:周数需要格式化为两位数字(如1变成01),然后拼接上字符串'week'。 4. 将结果赋值给新列。 但是注意,pandas中提取周数有几种方式: - 使用`dt.isocalendar().week`:返回ISO周(星期一为一周的开始,每年的第一个星期包含至少4天)。 - 使用`dt.week`(注意:在pandas 1.1.0版本后已弃用,改为`dt.isocalendar().week`) - 也可以使用`dt.strftime('%U')`或`%W`,但注意它们分别表示一年中的第几周(%U以星期天为每周第一天,%W以星期一为每周第一天,并且从0开始计数直到53),而且格式是字符串,但是是数字字符串(如"00"到"53"),我们需要的是ISO周。 根据要求,我们想要的是ISO周(通常国际标准),并且格式为'week01',所以使用`dt.isocalendar().week`得到一个整数,然后将其格式化为两位数字,再与'week'拼接。 但是注意:ISO周的规则是,如果第一周在上一年的最后几天,那么它属于上一年的最后一周,或者如果一年的最后几天包含下一年的第一周,那么这些天属于下一年的第一周。所以通常我们使用ISO周。 因此,步骤: 1. 转换列到datetime:`pd.to_datetime` 2. 使用`dt.isocalendar().week`获取周数,得到的是一个整数Series。 3. 将整数格式化为两位字符串:`Series.map(lambda x: f"{x:02d}")` 或者使用`str.zfill`,但这里用格式化字符串更直接。 4. 然后拼接上'week'字符串。 但是注意:我们也可以使用`strftime`直接格式化,但是ISO周数不能用strftime直接得到(因为strftime的%V是ISO周数,但注意pandas的strftime支持%V吗?需要检查pandas文档。实际上,pandas的strftime是调用Python的strftime,而Python的strftime支持%V(ISO8601周数,以星期一为一周开始),不过请注意,%V在有些系统上可能不被支持(但通常现在的系统都支持)。 因此,另一种方法: 使用`dt.strftime('week%V')`,这样可以直接得到'week01'这样的格式。注意:%V会输出01到53,并且是两位数字。 但是要注意:我们要求的是'week01',而%V就是两位数的ISO周数(01-53)。所以这种方法更直接。 所以我们可以: 新列 = df['时间列'].dt.strftime('week%V') 但是,我们需要确保转换后的时间列是datetime类型,并且注意原始列是字符串,需要先转换。 然而,题目中给的格式是'2025-01-01 13:31:23',这个格式pandas可以自动识别,所以转换不会出错。 因此,我们有两种方法: 方法1(使用isocalendar): week_num = pd.to_datetime(df['时间列']).dt.isocalendar().week df['新列'] = 'week' + week_num.astype(str).str.zfill(2) # 或者用格式化,但这里用zfill也可以 方法2(使用strftime): df['新列'] = pd.to_datetime(df['时间列']).dt.strftime('week%V') 注意:方法2更简洁,但是需要确认%V在当前环境是否可用。根据pandas文档,它依赖于底层的strftime函数,在大多数系统上是可用的。 另外,注意:strftime方法返回的是字符串,而isocalendar().week返回的是整数,所以方法1我们需要转换成字符串并填充0。 推荐方法2,因为更简洁。 但是,如果数据中有缺失值(NaT)怎么办?strftime会将NaT转换为字符串'NaT',而isocalendar().week会返回NaN,然后我们拼接字符串时,NaN会变成字符串'weeknan'。所以我们需要处理缺失值。 如果需要处理缺失值,我们可以在转换前或转换后处理。假设我们希望在缺失值处也显示缺失(比如None或NaN),那么我们可以: 方法1:在得到week_num后,用where条件处理: week_str = week_num.where(week_num.notna(), None) # 或者用np.nan,但字符串列中通常用None表示缺失 # 然后拼接,但是注意,如果week_num是整数Series,那么缺失值处填充None后,再格式化会出错。所以我们可以先用字符串表示,然后缺失值处设为None。 方法2:使用strftime,然后替换字符串'NaT'为None?例如: s = pd.to_datetime(df['时间列']) df['新列'] = s.dt.strftime('week%V').replace('NaT', None) 但是,我们也可以选择不处理,根据需求。如果原数据没有缺失,则无需处理。 由于用户没有提到缺失值,我们先按没有缺失值处理。 所以,我们选择方法2。 代码示例: import pandas as pd # 假设df是DataFrame,时间列名为'date_column' df = pd.DataFrame({'date_column': ['2025-01-01 13:31:23', '2025-01-10 08:15:00']}) # 转换为datetime df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column']) # 使用strftime df['week'] = df['date_column'].dt.strftime('week%V') print(df) 输出: date_column week 0 2025-01-01 13:31:23 week01 # 注意:2025年1月1日属于第一周 1 2025-01-10 08:15:00 week02 # 1月10日属于第二周?这里需要实际验证。 注意:ISO周的定义,第一周是包含该年第一个星期四的那一周,并且星期一为一周的开始。所以2025年1月1日是星期三,那么第一周是从2024年12月30日(星期一)到2025年1月5日(星期日)。所以1月1日是第一周,1月10日属于第二周(1月6日到12日)。 因此,我们的方法是正确的。 但是,注意:strftime的%V在pandas中是从0开始计数还是1?实际上,ISO周是从1到53,所以%V是从01到53,第一个星期一所在的周为01(如果1月1日是星期一、二、三或四,那么第一周包含1月1日,否则上一年的最后一周可能包含1月1日,而第一周从1月的第一个星期一开始)。 因此,我们使用%V是符合要求的。 综上所述,我们使用dt.strftime('week%V')。 但是,如果用户希望周数从星期天开始?题目没有特别说明,所以默认使用ISO周(星期一为一周开始)。 另外,题目要求输出格式为'week01',所以符合。 因此,我们可以这样写代码: df['新列'] = pd.to_datetime(df['时间列']).dt.strftime('week%V') 注意:如果时间列中有空值,那么转换后会得到字符串'NaT',我们可以将其替换为None,或者用其他方法处理。如果需要,可以添加一步替换: df['新列'] = df['新列'].replace('NaT', None) 或者 df['新列'] = df['新列'].replace('NaT', pd.NA) # 如果pandas版本支持,使用pd.NA(1.0以后) 但是,如果原列有空字符串等,转换后也会是NaT,所以需要谨慎。 最后,我们给出完整代码示例(假设列名为'time_column'): df['new_week_column'] = pd.to_datetime(df['time_column']).dt.strftime('week%V') 如果遇到空值需要处理: # 先转换 s = pd.to_datetime(df['time_column'], errors='coerce') # 如果遇到无法转换的,设置为NaT df['new_week_column'] = s.dt.strftime('week%V') df['new_week_column'] = df['new_week_column'].replace('NaT', None) # 或者替换成空字符串等 这样更安全。 因此,完整的步骤是: import pandas as pd # 假设df是已有的DataFrame,时间列名为'time_col' # 将该列转换为datetime,错误设为NaT time_series = pd.to_datetime(df['time_col'], errors='coerce') # 使用strftime格式化为'week%V' week_series = time_series.dt.strftime('week%V') # 将NaT对应的字符串替换为None(或根据需求替换为其他值) week_series = week_series.replace('NaT', None) # 将结果赋值给新列 df['week_col'] = week_series 这样即可。 注意:如果原列已经是datetime类型,则无需转换,直接用dt.strftime即可。 所以,根据用户的数据情况,可能不需要第一步pd.to_datetime(如果已经是datetime类型)。 如果用户的数据已经是datetime64类型,那么直接: df['week_col'] = df['time_col'].dt.strftime('week%V').replace('NaT', None) 总结:我们推荐使用strftime方法,因为其简洁且直接生成所需格式。 </think>在 Pandas Dataframe 中,将时间格式为 `'2025-01-01 13:31:23'` 的列提取周数并以 `'week01'` 格式输出新列,可通过以下步骤实现: ### 完整代码实现 ```python import pandas as pd # 假设DataFrame为df,时间列名为'time_column' df = pd.DataFrame({ 'time_column': ['2025-01-01 13:31:23', '2025-01-08 08:45:00', '2025-02-15 20:30:45'] }) # 步骤1: 转换为datetime类型 df['time_column'] = pd.to_datetime(df['time_column']) # 步骤2: 提取ISO周数并格式化为'week01'样式 df['week_column'] = df['time_column'].dt.strftime('week%V') # %V返回ISO周数(01-53) print(df) ``` ### 输出结果 ``` time_column week_column 0 2025-01-01 13:31:23 week01 # 2025年1月1日属于第1周 1 2025-01-08 08:45:00 week02 # 2025年1月8日属于第2周 2 2025-02-15 20:30:45 week07 # 2025年2月15日属于第7周 ``` ### 关键技术说明 1. **时间转换** `pd.to_datetime()` 将字符串列转换为 Pandas 的 `datetime64[ns]` 类型,这是处理时间序列数据的基础[^2]。 2. **ISO周数提取** - `.dt.strftime('week%V')`:`%V` 是 ISO 8601 标准的周数格式(01~53),特点: - **周一作为每周第一天** - 每年第一周包含该年的第一个星期四 - 自动补零(如 `week01` 而非 `week1`) - 替代方案(不推荐): ```python # 需要手动补零,代码更复杂 df['week_column'] = 'week' + df['time_column'].dt.isocalendar().week.astype(str).str.zfill(2) ``` 3. **空值处理建议** 若原始数据含无效日期,添加错误处理: ```python df['time_column'] = pd.to_datetime(df['time_column'], errors='coerce') df['week_column'] = df['time_column'].dt.strftime('week%V').replace('NaT', None) ``` ### 应用场景 此方法适用于: 1. 用户行为分析中的周粒度留存统计 2. 金融时间序列的周维度聚合 3. 日志数据的周期性分析[^1][^4] ---
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