Pandorific dayofyear 与闰年的比较答案

【问题标题】：Pandorific dayofyear Comparison with Leap YearsPandorific dayofyear 与闰年的比较
【发布时间】：2017-06-29 21:35:22
【问题描述】：

我是 Pandas 的新手，并试图对包括闰年在内的一些年份进行逐年比较。他们的“dayofyear”功能很棒……除非有闰年。这是我的代码：

df = pd.read_csv('myfile.csv')
df['Date']  = pd.to_datetime(df['Date'])
df['Day_of_Year'] = df['Date'].dt.dayofyear
## Deal with 2008 leap year
df_2008_1st = df[(df['Date'] >= '01/01/2008')
            & (df['Date'] <= '02/28/2008')]
df_2008_2nd = df[(df['Date'] >= '03/01/2008')
            & (df['Date'] <= '12/31/2008')]
df_2008_2nd['Day_of_Year'] = df_2008_2nd['Day_of_Year'] -1
df_2008 = df_2008_1st.append(df_2008_2nd)

我的问题分为两个部分，一个可能是主观的。
首先，必须有一种更好、更短、更快的方式来编写这段代码。这是可行的，但我确信它更容易完成一些编码。

其次，我将用这个制作年度销售数字的每日比较图表。我不知道标准做法是什么——阅读闰年的代码建议，我可以找到一个关于如何在实践中处理这个问题的硬性和快速指南。有人愿意分享他们在实践中如何处理闰日数据吗？

谢谢你，我

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas leap-year

【解决方案1】：

您可以像这样为每一天组成一个任意索引：

df['Day_of_Year'] = df['Date'].dt.month*31 + df['Date'].dt.day

这样，具有相同“Day_of_Year”值的条目将对应相同的日期，而与闰年无关。

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为这通过不创建和合并新的 DataFrames 稍微简化了您的代码。

df = pd.read_csv('myfile.csv')
df['Date']  = pd.to_datetime(df['Date'])
df = df[(df['Date'] != '02/29/2008')] # this removes Feb, 29
df['Day_of_Year'] = df['Date'].dt.dayofyear

mask = (df['Date'] >= '03/01/2008') & (df['Date'] <= '12/31/2008')
df.loc[mask, 'Day_of_Year'] = df.loc[mask, 'Day_of_Year'] - 1

df.iloc[56:63]

    Date        Day_of_Year
56  2008-02-26  57
57  2008-02-27  58
58  2008-02-28  59
60  2008-03-01  60
61  2008-03-02  61
62  2008-03-03  62
63  2008-03-04  63

根据您的情况是否允许，我会使用日期作为索引，这使得切片和其他基于日期的分析更加容易。（注意：读取csv时可以进行索引和日期解析。）

df1 = pd.read_csv('myfile.csv', index_col='Date', 
                  parse_dates=True, infer_datetime_format=True)
df1 = df1[(df1.index != '02/29/2008')] # this removes Feb, 29
df1['Day_of_Year'] = df1.index.dayofyear
df1.loc['03/01/2008':'12/31/2008', 'Day_of_Year'] = df1.loc['03/01/2008':'12/31/2008', 'Day_of_Year'] - 1

然后您可以使用这样的切片进行抽查：

df1.loc['02/26/2008':'3/3/2008']

            Day_of_Year
Date    
2008-02-26  57
2008-02-27  58
2008-02-28  59
2008-03-01  60
2008-03-02  61
2008-03-03  62

至于如何处理闰日，这可能更多的是商业决策，所以这里可能无法回答。但这个问题可能会有所帮助：Accounting for leap year in comparing year to year sales

【讨论】：