使用Pandas日期偏移量，例如：

>>> pd.to_datetime('2019-04-09') + pd.offsets.Week(n=0, weekday=6)
Timestamp('2019-04-14 00:00:00')

例如，这会在一周内更改提供的datetime。这是矢量化的，所以您可以对一系列序列运行它，如下所示：

temp['sunday_dates'] = temp['our_dates'] + pd.offsets.Week(n=0, weekday=6)

our_dates  random_data sunday_dates
0  2010-12-31         4012   2011-01-02
1  2007-12-31         3862   2008-01-06
2  2006-12-31         3831   2007-01-07
3  2011-12-31         3811   2012-01-01

注：传递n=0以保存该天的日期，该日期已经是星期天。如果要强制执行到下个星期天，则传递n=1。Week(weekday=INT)参数在周一索引为0，取值范围为0到6(包括0和6)。因此，传递0将生成所有星期一，传递1将生成所有星期二，依此类推。使用此函数，您可以创建一周中的任何一天。

注：如果你想去最后一个星期天，只要把+换成-就可以了。

注：有关时间序列功能的具体文档可在此处找到：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/timeseries.html

该功能

import datetime
def datetime_to_next_sunday(original_datetime):
    return original_datetime + datetime.timedelta(days=6-original_datetime.weekday())

返回切换到下一个星期日的日期时间。vbl.具有

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['Foo', 'Bar'],
                   'datetime': [datetime.datetime.now(),
                                datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(days=1)]})

下面这一行应该指向该作业：

df['dt_following_sunday'] = df[['datetime']].applymap(datetime_to_next_sunday)

我建议使用日历图书馆

import calendar
 import datetime as dt

 #today date 
 now = datetime.datetime.now()
 print (now.year, now.month, now.day, now.hour, now.minute, now.second)

 # diffrence in days between current date  and  Sunday
 difday =  7 - calendar.weekday(now.year, now.month, now.day)

 # Afterwards next Sunday from today
 nextsunday  = datetime.date(now.year, now.month , now.day + difday)

 print(nextsunday)

编写此函数并使用

公认的答案是可行的，但您也可以使用Series.apply()和pandas.Timedelta()，即：

df["ns"] = df["d"].apply(lambda d: d + pd.Timedelta(days=(6 if d.weekday() == 6 else 6-d.weekday())))

d                             ns
0   2019-04-09 21:22:10.886702    2019-04-14 21:22:10.886702

Demo