python - Pandas 数据帧 : Delete specific date in all leap years

Question

以下序列是我获得的 pandas DataFrame 的摘录:

>>> df_t
              value
2011-01-31    -5.575000
2011-03-31     7.700000
2011-05-31    15.966667
2011-07-31    10.683333
2011-08-31    10.454167
2011-10-31     9.320833
2011-12-31    -0.358333
2012-01-31   -11.550000
2012-03-31     1.700000
2012-05-31    12.333333
2012-07-31    12.816667
2012-08-31    11.837500
2012-10-31     2.733333
2012-12-31     4.075000
2013-01-31     2.450000
2013-03-31    -4.262500
2013-05-31    11.491667
2013-07-31    14.812500
2013-08-31    13.920833
2013-10-31     4.125000
2013-12-31     0.075000 

如何删除闰年的 3 月 31 日？ 我尝试过类似的事情:

def isleap(year):
return year % 4 == 0 and (year % 100 != 0 or year % 400 == 0)

if isleap(df_t.index.year):
        df_t=df_t[df_t.index.dayofyear!=91]

...但显然，这在我看来太简单了。循环整个数据框并在每一步检查年份是否是闰年并且日期是一年中的第 91 天是唯一的解决方案吗？还是有更简单的解决方案可用？

编辑:问题不在于如何确定一年是否为闰年，而是如果是，则删除上述数据框中的 3 月 31 日。

Answer 1

这是一个以矢量化方式执行此操作的示例。您应注意，and 和 or 不适合 bool 值向量，请使用 & 和 | 代替。

import pandas as pd
import numpy as np

s = pd.Series(np.random.randn(600), index=pd.date_range('1990-01-01', periods=600, freq='M'))

Out[76]: 
1990-01-31   -0.7594
1990-02-28   -0.1311
1990-03-31    1.2031
1990-04-30    1.1999
1990-05-31   -2.4399
               ...  
2039-08-31   -0.3554
2039-09-30   -0.3265
2039-10-31   -0.3832
2039-11-30   -1.4139
2039-12-31   -0.3086
Freq: M, dtype: float64


def is_leap_and_MarchEnd(s):
    return (s.index.year % 4 == 0) & ((s.index.year % 100 != 0) | (s.index.year % 400 == 0)) & (s.index.month == 3) & (s.index.day == 31)

mask = is_leap_and_MarchEnd(s)
s[mask]
Out[77]: 
1992-03-31    0.7834
1996-03-31    0.3121
2000-03-31   -1.2050
2004-03-31    0.6017
2008-03-31    0.1045
               ...  
2020-03-31    1.1037
2024-03-31    0.5139
2028-03-31   -0.8116
2032-03-31   -0.6939
2036-03-31   -1.1999
dtype: float64

# do delete these row
s[~mask]