python-pandas-检查datafram中是否存在日期

Question

我有一个这样的数据框：

      category  date            number
0      Cat1     2010-03-01      1
1      Cat2     2010-09-01      1
2      Cat3     2010-10-01      1
3      Cat4     2010-12-01      1
4      Cat5     2012-04-01      1
5      Cat2     2013-02-01      1
6      Cat3     2013-07-01      1
7      Cat4     2013-11-01      2
8      Cat5     2014-11-01      5
9      Cat2     2015-01-01      1
10     Cat3     2015-03-01      1

我想检查此数据框中是否存在日期，但无法。我尝试了以下各种方法，但仍然没有用：

if pandas.Timestamp("2010-03-01 00:00:00", tz=None) in df['date'].values:
    print 'date exist'

if datetime.strptime('2010-03-01', '%Y-%m-%d') in df['date'].values:
    print 'date exist'

if '2010-03-01' in df['date'].values:
    print 'date exist'  

“日期存在”从未打印。我如何检查日期是否存在？因为我想在所有类别中插入数字等于0的“不存在”日期，以便可以绘制连续的折线图（每行一个类别）。感谢您的帮助。提前谢谢。

最后一个给我这个： FutureWarning: elementwise comparison failed; returning scalar instead, but in the future will perform elementwise comparison 而date exist没有打印出来。

Answer 1

例如，要确认ds的第4个值包含在其自身中：

len(set(ds.isin([ds.iloc[3]]))) > 1

让ds成为一个Pandas数据系列，其格式为[index，Pandas.[u libs.tslib.Timestamp]并带有示例值：

0 2018-01-31 19:08:27.465515 1 2018-02-01 19:08:27.465515 2 2018-02-02 19:08:27.465515 3 2018-02-03 19:08:27.465515 4 2018-02-04 19:08:27.465515

然后，我们使用isin本地方法获取布尔值的数据序列，其中每个条目指示ds中的位置是否与作为参数传递给函数的值匹配（因为isin需要一个值列表，我们需要以列表格式提供该值）。

接下来，我们使用set全局方法获得一个具有1个或2个值的集合，这取决于是否存在匹配（真值和假值）或不匹配（仅为假值）。

最后，我们检查集合是否包含1个以上的值，如果是这样，则意味着我们有一个匹配项，否则就没有匹配项。

Answer 2

我认为您需要首先通过^{}转换为datetime，然后如果需要，请选择所有行，使用^{}：

df.date = pd.to_datetime(df.date)

print (df.date == pd.Timestamp("2010-03-01 00:00:00"))
0      True
1     False
2     False
3     False
4     False
5     False
6     False
7     False
8     False
9     False
10    False
Name: date, dtype: bool

print (df[df.date == pd.Timestamp("2010-03-01 00:00:00")])
  category       date  number
0     Cat1 2010-03-01       1

对于返回值True，使用由^{}转换为numpy array的检查值：

if ('2010-03-01' in df['date'].values):
    print ('date exist')

或者至少一个True由^{}作为注释Edchum：

if (df.date == pd.Timestamp("2010-03-01 00:00:00")).any():
    print ('date exist')