检查一年是否在PeriodIndex中

Posted 2021-05-06

我有一个由PeriodIndex索引的DataFrame，需要检查索引是否包含一年。

这是我到目前为止所尝试的片段：

In [1]: import pandas as pd

In [2]: period_ix = pd.period_range(start='2018-07-01', end='2019-04-30', freq='W')

In [3]: '2018' in period_ix
Out[3]: False

In [4]: '2018' in period_ix.year
Out[4]: False

In [5]: 2018 in period_ix.year
Out[5]: True

In [6]: 2018 in period_ix
Out[6]: False

In [7]: '2019' in period_ix
Out[7]: True

In [8]: '2019' in period_ix.year
Out[8]: False

In [9]: 2019 in period_ix.year
Out[9]: True

In [10]: 2019 in period_ix
Out[10]: False

我已经使用int(year) in period_ix.year，因为它产生了每年的预期结果（无论是字符串还是int）。

但是，我有兴趣使用'2018' in period_ix，因为它看起来比我正在做的更新颖和更一致。我想如果一个人放入'2018'，它被解释为'2018-01-01'，因此在这里是假的。

答案

只是添加一点信息，partial string indexing与PeriodIndex执行不同。你可以直接看到这个：

period_ix.get_loc('2018')
#KeyError: Period('2018-01-01/2018-01-07', 'W-SUN')

相关的行位于源代码中的here，所以你可以看到字符串'2018'被转换成

pd.period('2018', freq=period_ix.freq)
#Period('2018-01-01/2018-01-07', 'W-SUN')

在PeriodIndex中不存在。

---

您可以使用PeriodIndex._get_string_slice获得相同的部分字符串切片行为

period_ix[period_ix._get_string_slice('2018')]
#PeriodIndex(['2018-06-25/2018-07-01', '2018-07-02/2018-07-08',
#             '2018-07-09/2018-07-15', '2018-07-16/2018-07-22',
#             '2018-07-23/2018-07-29', '2018-07-30/2018-08-05',
#             '2018-08-06/2018-08-12', '2018-08-13/2018-08-19',
#             ....
#             '2018-12-24/2018-12-30', '2018-12-31/2019-01-06'],
#            dtype='period[W-SUN]', freq='W-SUN')

只用了一年，我同意你的int(year) in period_ix.year版本是合适的。虽然如果你想要部分年份和月份，你可能需要这样的东西：

not period_ix[period_ix._get_string_slice('2018-08')].empty
True

要么

def contains_partl(date, pidx):
    sl = pidx._get_string_slice(date)  #slice
    return sl.start != sl.stop

contains_partl('2018', period_ix)
#True

contains_partl('2018-05', period_ix)
#False