Полярные YYYY неделя в дату

Это похоже на ошибку (хотя она связана с базовым пакетом ржавчины chrono, а не с самим полярным). Я попытался использовать strptime базового python, и он игнорирует %U и просто дает первое число года для всех случаев, поэтому вы можете либо выполнять манипуляции со строками, либо математику (при условии, что вам не нужен точный ответ)

pl.DataFrame({
    "week": [201901, 201902, 201903, 201942, 201943, 201944]
}) \
    .with_columns(pl.col('week').cast(pl.Utf8)) \
    .with_columns([pl.col('week').str.slice(0,4).cast(pl.Int32).alias('year'),
                   pl.col('week').str.slice(4,2).cast(pl.Int32).alias('week')]) \
    .select(pl.date(pl.col('year'),1,1) + pl.duration(days=(pl.col('week')-1)*7).alias('date'))

Если вы посмотрите на определение %U, оно должно основываться на х-м воскресенье года, тогда как моя математика просто умножает на 7.

Другой подход состоит в том, чтобы создать df дат, затем сделать из них strftime, а затем присоединиться к dfs. Так что это может быть так:

dfdates=pl.DataFrame({'date':pl.date_range(datetime(2019,1,1), datetime(2019,12,31),'1d').cast(pl.Date())}) \
        .with_columns(pl.col('date').dt.strftime("%Y%U").alias('week')) \
        .groupby('week').agg(pl.col('date').min())

А затем присоединяясь к тому, что у вас есть

pl.DataFrame({
    "week": [201901, 201902, 201903, 201942, 201943, 201944]
}).with_columns(pl.col('week').cast(pl.Utf8())).join(dfdates, on='week')

shape: (6, 2)
┌────────┬────────────┐
│ week   ┆ date       │
│ ---    ┆ ---        │
│ str    ┆ date       │
╞════════╪════════════╡
│ 201903 ┆ 2019-01-20 │
│ 201944 ┆ 2019-11-03 │
│ 201902 ┆ 2019-01-13 │
│ 201943 ┆ 2019-10-27 │
│ 201942 ┆ 2019-10-20 │
│ 201901 ┆ 2019-01-06 │
└────────┴────────────┘

Это действительно странно, приятель, похоже, что нарушены только даты 2019 года, взгляните на мой пример ниже:

pl.DataFrame(
    {
        "week": [
            202201,
            202202,
            202203,
            202242,
            202243,
            202244,
            202101,
            202102,
            202103,
            202142,
            202143,
            202144,
            201901,
            201902,
            201903,
            201942,
            201943,
            201944,
            201801,
            201802,
            201803,
            201842,
            201843,
            201844,
        ]
    }
).with_columns(pl.format("{}0", "week")).with_columns(
    pl.col("week").str.strptime(pl.Date, fmt = "%Y%W%w", strict=False).alias("teste")
)

shape: (24, 2)
┌─────────┬────────────┐
│ week    ┆ teste      │
│ ---     ┆ ---        │
│ str     ┆ date       │
╞═════════╪════════════╡
│ 2022010 ┆ 2022-01-09 │
│ 2022020 ┆ 2022-01-16 │
│ 2022030 ┆ 2022-01-23 │
│ 2022420 ┆ 2022-10-23 │
│ 2022430 ┆ 2022-10-30 │
│ 2022440 ┆ 2022-11-06 │
│ 2021010 ┆ 2021-01-10 │
│ 2021020 ┆ 2021-01-17 │
│ 2021030 ┆ 2021-01-24 │
│ 2021420 ┆ 2021-10-24 │
│ 2021430 ┆ 2021-10-31 │
│ 2021440 ┆ 2021-11-07 │
│ 2019010 ┆ null       │
│ 2019020 ┆ null       │
│ 2019030 ┆ null       │
│ 2019420 ┆ null       │
│ 2019430 ┆ null       │
│ 2019440 ┆ null       │
│ 2018010 ┆ 2018-01-07 │
│ 2018020 ┆ 2018-01-14 │
│ 2018030 ┆ 2018-01-21 │
│ 2018420 ┆ 2018-10-21 │
│ 2018430 ┆ 2018-10-28 │
│ 2018440 ┆ 2018-11-04 │
└─────────┴────────────┘

Помимо ошибки, я всегда использую следующее выражение для анализа количества недель до правильных дат.

.with_columns(pl.format("{}0", "week")).with_columns(pl.col("week").str.strptime(pl.Date, fmt = "%Y%W%w", strict=False)

Важно отметить, что необходимо объединить день недели, чтобы действительно проанализировать этот шаблон, я думаю, что это упоминается в других комментариях к сообщению.