python - 从月度索引Python返回“月中的天数”列

我有一个按月值的时间序列，我想计算该月的天数（然后将其除以得到该月的每日平均值）。

我已经使用calendar.monthrange()通过遍历值来计算此值，但是我正在查看pandas.DataFrame.apply方法（https://medium.com/@rtjeannier/pandas-101-cont-9d061cb73bfc），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，但是出于效率（和学习）的目的，我想通过使用apply方法而不是循环来理解实现此目的的更好方法。

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

我可以使用以下方法轻松找到索引的一行的天数：

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

但是，如果我尝试对多个值执行此操作（请参见下文），则会引发错误，我错过了如何在两者之间进行转换的方法。

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），但是更高效，并且无需不必要地创建列表，循环遍历，然后将列表添加到数据框。

最佳答案

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])

关于python - 从月度索引Python返回“月中的天数”列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/57057103/