Question

我有一个由PeriodIndex索引的DataFrame，需要检查索引是否包含年份。

以下是我到目前为止尝试过的内容的一个片段：

In [1]: import pandas as pd

In [2]: period_ix = pd.period_range(start='2018-07-01', end='2019-04-30', freq='W')

In [3]: '2018' in period_ix
Out[3]: False

In [4]: '2018' in period_ix.year
Out[4]: False

In [5]: 2018 in period_ix.year
Out[5]: True

In [6]: 2018 in period_ix
Out[6]: False

In [7]: '2019' in period_ix
Out[7]: True

In [8]: '2019' in period_ix.year
Out[8]: False

In [9]: 2019 in period_ix.year
Out[9]: True

In [10]: 2019 in period_ix
Out[10]: False

我一直使用int(year) in period_ix.year，因为它可以产生每年的预期结果（字符串或整数）。

但是，我对使用'2018' in period_ix感兴趣，因为它似乎比我正在做的事更加新颖和一致。我想如果在'2018'中放入一个，它将被解释为'2018-01-01'，因此这里是False。

Answer 1

如果信息partial string indexing与PeriodIndex的执行方式不同，则只需加上一点即可。您可以从以下最直接的地方查看此内容：

period_ix.get_loc('2018')
#KeyError: Period('2018-01-01/2018-01-07', 'W-SUN')

相关行位于源代码中的here中，因此您可以看到字符串'2018'被转换为

pd.period('2018', freq=period_ix.freq)
#Period('2018-01-01/2018-01-07', 'W-SUN')

在您的PeriodIndex中不存在。

您可以使用PeriodIndex._get_string_slice

获得相同的部分字符串切片行为

period_ix[period_ix._get_string_slice('2018')]
#PeriodIndex(['2018-06-25/2018-07-01', '2018-07-02/2018-07-08',
#             '2018-07-09/2018-07-15', '2018-07-16/2018-07-22',
#             '2018-07-23/2018-07-29', '2018-07-30/2018-08-05',
#             '2018-08-06/2018-08-12', '2018-08-13/2018-08-19',
#             ....
#             '2018-12-24/2018-12-30', '2018-12-31/2019-01-06'],
#            dtype='period[W-SUN]', freq='W-SUN')

仅一年的时间，我同意您的int(year) in period_ix.year版本是合适的。尽管如果您希望部分包含年份和月份，则可能需要以下内容：

not period_ix[period_ix._get_string_slice('2018-08')].empty
True

或

def contains_partl(date, pidx):
    sl = pidx._get_string_slice(date)  #slice
    return sl.start != sl.stop

contains_partl('2018', period_ix)
#True

contains_partl('2018-05', period_ix)
#False

检查年份是否在PeriodIndex中

1 个答案: