python判断一个数据序列中各月份的天数

可以通过以下代码实现：

import calendar

months_days = [(month, calendar.monthrange(year, month)[1]) for month in range(1, 13)]
print(months_days)

这段代码通过 calendar 库中的 monthrange 函数获取每个月的天数，并将结果存储在一个列表中返回。

注意，这里的年份需要自行指定。如果需要获取当前年份，可以使用 datetime 库中的 datetime.now().year 属性。

相关问题

python pandas 给定日期序列，求改日期序列距月初的天数

可以使用 Pandas 中的 `DatetimeIndex` 和 `Timedelta` 来求日期序列距月初的天数。

首先，将日期序列转换为 `DatetimeIndex` 对象，然后使用 `DatetimeIndex.to_period('M')` 将日期序列转换为按月分组的对象。接着，使用 `Timedelta` 计算每个日期距离该月初的天数，最后将结果转换为整数。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 构造日期序列
dates = pd.date_range('2021-01-01', '2021-12-31', freq='D')

# 转换为 DatetimeIndex 对象
date_index = pd.DatetimeIndex(dates)

# 距离月初的天数
days_to_month_start = (date_index.to_period('M').start_time - date_index).astype('timedelta64[D]').astype(int)

# 打印结果
print(days_to_month_start)

输出结果中的每个值表示对应日期距离该月初的天数。

csv的第一列是时间类型的数据，利用python判断出不同月份缺失的天数

您好！感谢您的提问。针对您的问题，我可以给出以下的解决方案。

首先，我们需要读取这个 csv 文件并将时间列作为索引列。假设 csv 文件名为 data.csv，时间列名为 Time，则代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', index_col='Time', parse_dates=True)

接下来，我们可以使用 Pandas 中的 resample() 方法将时间序列按月进行重采样。此时，缺失的日期会用 NaN 值填充。我们可以统计每个月份的 NaN 值个数来得到缺失的天数。代码如下：

missing_days = df.resample('M').apply(lambda x: x.isnull().sum())

其中，'M' 是 Pandas 中的时间频率，表示按月进行重采样。 isnull() 方法会将缺失值转换为 True，非缺失值转换为 False，sum() 方法会统计 True 的个数，从而得到缺失值个数。

完整代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', index_col='Time', parse_dates=True)
missing_days = df.resample('M').apply(lambda x: x.isnull().sum())

希望能够帮助您解决问题！