Question

最终，我想计算df['start']中每个日期的当月最后一天的天数，并在'count'列中填入结果。

作为实现这一目标的第一步calendar.monthrange 方法获取（年，月）参数并返回（第一个工作日，天数）元组。

将函数应用于数据框或系列对象似乎存在一般错误。我想明白，为什么这不起作用。

import numpy as np
import pandas as pd
import calendar

def last_day(row):
    return calendar.monthrange(row['start'].dt.year, row['start'].dt.month)

这一行引发了一个AttributeError：“Timestamp对象没有属性'dt'”：

df['count'] = df.apply(last_day, axis=1)

这就是我的数据框架：

       start  count
0 2016-02-15    NaN
1 2016-02-20    NaN
2 2016-04-23    NaN

df.dtypes

start    datetime64[ns]
count           float64
dtype: object

Answer 1

删除.dt。访问某种矢量时通常需要这样做。但是当访问单个元素时，它已经是datetime对象：

代码：

def last_day(row):
    return calendar.monthrange(row['start'].year, row['start'].month)

为什么：

此apply调用last_day并传递一个系列。

df['count'] = df.apply(last_day, axis=1)

在last_day中，您可以选择系列中的单个元素：

row['start'].year

Answer 2

我会这样做：

from pandas.tseries.offsets import MonthEnd

## sample data
d = pd.DataFrame({'start':['2016-02-15','2016-02-20','2016-04-23']})

## solution
d['start'] = pd.to_datetime(d['start'])
d['end'] = d['start'] + MonthEnd(1)
d['count'] = (d['start'] - d['end']) / np.timedelta64(-1, 'D')

将函数应用于数据框; timestamp.dt

2 个答案:

代码：

为什么：