Question

我正在将日期时间值转换为数据帧中的字符串（年）。我想使用in运算符检查我的dataframe.year_as_string列中是否存在给定的年份。但是，我的表达式意外地得出False（请参阅第二个打印语句）。为什么会这样？

NB：我可能可以以更简单的方式解决问题（如第3条打印语句中所示），但我很好奇为什么第二条语句的计算结果为False。

import pandas as pd

ind = pd.to_datetime(['2013-12-31', '2014-12-31'])

df = pd.DataFrame([1, 2], index=ind)
df = df.reset_index()
df.columns = ['year', 'value']
df['year_as_string'] = df.year.dt.strftime('%Y')

# 1. the string '2013' is equal to the first element of the list
print('2013' == df['year_as_string'][0])

# 2. but that same string is not 'in' the list?! Why does this evaluate to False?
print('2013' in df['year_as_string'])

# 3. I further saw that strftiming the DatetimeIndex itself does evaluate as I would expect
year = ind.strftime('%Y')
print('2013' in year)

Answer 1

带有熊猫系列的in运算符将检查索引，就像将in与字典一起使用将仅检查键一样。相反，您可以将in与系列的NumPy数组表示形式配合使用：

'2013' in df['year_as_string'].values

一种更可恶的方法是构造一个布尔序列，然后使用pd.Series.any：

(df['year_as_string'] == '2013').any()

等效地：

df['year_as_string'].eq('2013').any()

更好的是，除非绝对必要，否则避免转换为字符串：

df['year_as_int'] = df['year'].dt.year
df['year_as_int'].eq(2013).any()

Answer 2

在第二条语句中，它检查索引号而不是列的值。如果要检查值，可以使用：

print('2013' in df.to_string(index = False, columns=['year_as_string']))))

Answer 3

in上的

pandas.Series检查索引中是否包含某些内容，就像dict一样。 documentation

Answer 4

您正在尝试检查字符串是否在DateTimeIndex中。 ind.strftime('%Y')返回array(['2013', '2014'], dtype='|S4')。

也许您的支票应该是：print('2013' in year.tolist())

比较字符串和strftime值时，运算符中的Python无法按预期工作

4 个答案: