根据 pandas 数据框索引删除数据行答案

【问题标题】：Dropping rows of data based off of pandas data frame index根据 pandas 数据框索引删除数据行
【发布时间】：2016-06-01 19:50:45
【问题描述】：

因此，我试图在我的 pandas 数据框中删除基于一年内某一天的数据，并且我正在努力找出正确的代码来执行此过程。我的数据包括 6 年（2001-2007 年）半小时一次的观察。所以理想情况下，我想在我的索引（'2004-02-29'）中删除与一天相对应的 48 个观察值。我尝试的常识方法是以下方法：

    len(data)
    122640

    data = data[data.index != '2004-02-29']

    len(data)
    122639

问题在于，此方法仅在指定的那一天删除一个观察值。我认为我错误地接近布尔语句，但我不知道如何解决它。有人可以在这个过程中帮助我吗？我将在下面的数据框中提供一个变量示例：

   2001-01-01 00:28:48         NaN
   2001-01-01 00:57:36         NaN
   2001-01-01 01:26:24         NaN
   2001-01-01 01:55:12         NaN
   2001-01-01 02:24:00         NaN
   2001-01-01 03:07:12         NaN
   ...............................
   2007-12-31 23:31:12         NaN
   2008-01-01 00:00:00         NaN
   Name: SFO3, dtype: float64

请注意，我缺少每年第一个月和最后一个月的数据。

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

两件事：添加访问索引的日期组件；使用 datetime.date 而不是字符串。

data = data[data.index.date != datetime.date(2004,2,29)]

如果你想删除所有闰日，你可以使用这样的东西：

data = data[(data.index.month != 2) & (data.index.day != 29)]

【讨论】：

【解决方案2】：

没有您的数据，但请尝试（假设您的索引是pd.DatetimeIndex）：

import datetime
data[data.index.date != datetime.date(2004,2,29)]

【讨论】：