从每月索引 Python 返回一列“月中的天数”答案

【问题标题】：Return a column of 'days in month' from monthly index Python从每月索引 Python 返回一列“月中的天数”
【发布时间】：2019-07-16 12:18:00
【问题描述】：

我有一个每月值的时间序列，我想计算该月的天数（然后将该数字除以得到该月的每日平均值）。

我已经使用 calendar.monthrange() 通过循环遍历这些值来计算它，但我正在查看 pandas.DataFrame.apply 方法 (https://medium.com/@rtjeannier/pandas-101-cont-9d061cb73bfc) 并想知道如何使用它而不是循环？

下面的代码为我提供了我想要的输出，但出于效率（和学习）的目的，我想通过使用 apply 方法而不是循环来了解执行此操作的更好方法。

import pandas as pd
import calendar

df = pd.DataFrame()
df['temp'] = pd.date_range(start='01-Jan-2000', end='31-Dec-2018', freq='MS')  
df['value'] = 5
df.set_index('temp', inplace=True)

days_list = []
for val in df.index:
    days_list.append(calendar.monthrange(val.year, val.month)[1])

df['days_in_month'] = days_list

我可以很容易地找到索引中一行的天数：

calendar.monthrange(df.index[0].year, df.index[0].month)[1]

但是，如果我尝试为多个值（见下文）执行此操作，则会引发错误，我错过了如何在两者之间获取的方法。

calendar.monthrange(df.index.year, df.index.month)[1]

最终目标是创建一个列（就像循环一样），但效率更高，并且无需创建不必要的列表、循环遍历，然后将列表添加到数据框。

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

将map 与df.index 一起使用：

df['days_in_month'] = df.index.map(lambda val: calendar.monthrange(val.year, val.month)[1])

【讨论】：

【解决方案2】：

如何将索引列变为常规列，然后使用daysinmonth：

df['days_in_month'] = df.index.daysinmonth

【讨论】：