要按周间隔创建时间序列的多个子集，可以使用pandas库中的date_range和resample函数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个时间序列
rng = pd.date_range(start='1/1/2021', end='12/31/2021', freq='D')
df = pd.DataFrame({'date': rng, 'value': range(len(rng))})

# 将date列设置为索引
df.set_index('date', inplace=True)

# 按周间隔创建子集
week_subsets = []
for year in range(2021, 2022):
    start_date = f'{year}-01-01'
    end_date = f'{year}-12-31'
    subset = df.loc[start_date:end_date]
    weekly_subset = subset.resample('W').sum()
    week_subsets.append(weekly_subset)

# 打印每个子集的前几行
for i, subset in enumerate(week_subsets):
    print(f'Subset {i+1}:')
    print(subset.head())
    print('\n')

这段代码首先创建一个包含日期和值的数据帧。然后，将日期列设置为索引。接下来，使用一个循环按年份创建子集。每个子集都是从一年的开始日期到结束日期的范围，并使用resample函数按周进行汇总。最后，打印每个子集的前几行。

请注意，此示例中的日期格式为"月/日/年"，可以根据需要进行调整。还可以根据实际需求更改子集的汇总方法（例如，使用平均值而不是总和）以及打印每个子集的行数。