返回Python中的月度指数中的“每月天数”列

Question

我有一个月值的时间序列，我想计算该月的天数（然后除以该数字得到该月的日平均值）。你知道吗

我已经使用calendar.monthrange()通过循环值来计算这个值，但是我正在研究pandas.DataFrame.apply方法（https://medium.com/@rtjeannier/pandas-101-cont-9d061cb73bfc），并且想知道如何使用它来代替循环？你知道吗

下面的代码给出了我想要的输出，但是为了提高效率（和学习），我想通过使用apply方法而不是循环来理解更好的方法。你知道吗

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地找到索引中一行的天数：

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

但是，如果我尝试对许多值执行此操作（请参见下文），它会抛出一个错误，我缺少如何在这两者之间取得联系的方法。你知道吗

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

最终的目标是创建一个列（就像循环一样），但是更高效，而且不需要创建列表，循环，然后将列表添加到数据帧。你知道吗

Answer 1

如何将索引列转换为常规列，然后使用daysinmonth：

df['days_in_month'] = df.index.daysinmonth