我有一个带有日期时间索引的数据框,我想将一些列乘以该月的天数。
TUFNWGTP TELFS t070101 t070102 t070103 t070104
TUDIARYDATE
2003-01-03 8155462.672158 2 0 0 0 0
2003-01-04 1735322.527819 1 0 0 0 0
2003-01-04 3830527.482672 2 60 0 0 0
2003-01-02 6622022.995205 4 0 0 0 0
2003-01-09 3068387.344956 1 0 0 0 0
在这里,我想将所有以t
开头的列与31相乘。即,预期输出为
TUFNWGTP TELFS t070101 t070102 t070103 t070104
TUDIARYDATE
2003-01-03 8155462.672158 2 0 0 0 0
2003-01-04 1735322.527819 1 0 0 0 0
2003-01-04 3830527.482672 2 1680 0 0 0
2003-01-02 6622022.995205 4 0 0 0 0
2003-01-09 3068387.344956 1 0 0 0 0
我知道有一些使用calendar
或类似的方式,但鉴于我已经在使用pandas
,必须有一种更简单的方法 - 我认为。
没有这样的datetime
属性,但有一个offset M
- 但我不知道如何在没有大量低效率的情况下使用它。
答案 0 :(得分:4)
日期时间系列现在有Series.dt.daysinmonth
属性。这是一个基于杰夫答案的例子。
In [3]: df = pd.DataFrame({'date' : pd.date_range('20120101',periods=15,freq='M') })
In [4]: df['year'] = df['date'].dt.year
In [5]: df['month'] = df['date'].dt.month
In [6]: df['days_in_month'] = df['date'].dt.daysinmonth
In [7]: df
Out[7]:
date year month days_in_month
0 2012-01-31 2012 1 31
1 2012-02-29 2012 2 29
2 2012-03-31 2012 3 31
3 2012-04-30 2012 4 30
4 2012-05-31 2012 5 31
5 2012-06-30 2012 6 30
6 2012-07-31 2012 7 31
7 2012-08-31 2012 8 31
8 2012-09-30 2012 9 30
9 2012-10-31 2012 10 31
10 2012-11-30 2012 11 30
11 2012-12-31 2012 12 31
12 2013-01-31 2013 1 31
13 2013-02-28 2013 2 28
14 2013-03-31 2013 3 31
答案 1 :(得分:3)
pd.tslib.monthrange
是一个未公开/未记录的函数,用于处理days_in_month计算(调整闰年)。这可能/应该作为属性添加到Timestamp/DatetimeIndex
。
In [34]: df = DataFrame({'date' : pd.date_range('20120101',periods=15,freq='M') })
In [35]: df['year'] = df['date'].dt.year
In [36]: df['month'] = df['date'].dt.month
In [37]: df['days_in_month'] = df.apply(lambda x: pd.tslib.monthrange(x['year'],x['month'])[1], axis=1)
In [38]: df
Out[38]:
date year month days_in_month
0 2012-01-31 2012 1 31
1 2012-02-29 2012 2 29
2 2012-03-31 2012 3 31
3 2012-04-30 2012 4 30
4 2012-05-31 2012 5 31
5 2012-06-30 2012 6 30
6 2012-07-31 2012 7 31
7 2012-08-31 2012 8 31
8 2012-09-30 2012 9 30
9 2012-10-31 2012 10 31
10 2012-11-30 2012 11 30
11 2012-12-31 2012 12 31
12 2013-01-31 2013 1 31
13 2013-02-28 2013 2 28
14 2013-03-31 2013 3 31
答案 2 :(得分:0)
这是一个笨重的手工制作方法来获取一个月的天数
import datetime
def days_in_month(dt):
next_month = datetime.datetime(
dt.year + dt.month / 12, dt.month % 12 + 1, 1)
start_month = datetime.datetime(dt.year, dt.month, 1)
td = next_month - start_month
return td.days
例如:
>>> days_in_month(datetime.datetime.strptime('2013-12-12', '%Y-%m-%d'))
31
>>> days_in_month(datetime.datetime.strptime('2013-02-12', '%Y-%m-%d'))
28
>>> days_in_month(datetime.datetime.strptime('2012-02-12', '%Y-%m-%d'))
29
>>> days_in_month(datetime.datetime.strptime('2012-01-12', '%Y-%m-%d'))
31
>>> days_in_month(datetime.datetime.strptime('2013-11-12', '%Y-%m-%d'))
30
我让你弄清楚如何阅读你的表并自己进行乘法运算:)
答案 3 :(得分:0)
import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import MonthEnd
df['dim'] = (pd.to_datetime(df.index) + MonthEnd(0)).dt.day
如果您的索引已经是pd.to_datetime()
,则可以省略DatetimeIndex
。