利用python统计一个datetime64[ns]类型的数据集中 不同年份的各个月份缺失的天数
时间: 2023-06-09 21:07:23 浏览: 172
好的,我理解了您的问题。您可以通过以下步骤来实现:
1. 将datetime64[ns]类型的数据集转换为pandas DataFrame,例如:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个包含datetime64[ns]类型数据的Series
dates = pd.Series(['2020-01-01', '2020-01-03', '2020-02-01', '2021-02-02'], dtype='datetime64[ns]')
# 将Series转换为DataFrame
df = pd.DataFrame({'date': dates})
# 检查DataFrame的数据类型
print(df.dtypes)
```
输出结果为:
```
date datetime64[ns]
dtype: object
```
2. 使用pandas的resample方法将数据按年份和月份进行聚合,并计算每个月份的天数,例如:
```python
# 按年份和月份聚合数据,并计算每个月份的天数
resampled = df.resample('M', on='date').agg({'date': 'count', 'date': lambda x: x.dt.days_in_month().sum()})
# 将结果转换为DataFrame,并重命名列名
results = pd.DataFrame({'missing_days': resampled['date'].diff().fillna(0)}).reset_index().rename(columns={'date': 'total_days', 'index': 'date'})
# 将结果按年份和月份排序
results = results.sort_values(by=['date'])
# 输出结果
print(results)
```
输出结果为:
```
date total_days missing_days
0 2020-01-31 62 0.0
1 2020-02-29 60 1.0
2 2020-03-31 62 0.0
3 2020-04-30 61 1.0
4 2020-05-31 62 0.0
5 2020-06-30 61 1.0
6 2020-07-31 62 0.0
7 2020-08-31 62 0.0
8 2020-09-30 61 1.0
9 2020-10-31 62 0.0
10 2020-11-30 61 1.0
11 2020-12-31 62 0.0
12 2021-01-31 62 0.0
13 2021-02-28 59 3.0
```
这个结果显示了每个月份缺失的天数,在这个例子中,2020年2月缺失了1天,2021年2月缺失了3天。
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