检查列中是否缺少日期的连续性答案

【问题标题】：To check if the continuity of dates are missing in a column检查列中是否缺少日期的连续性
【发布时间】：2020-02-20 19:26:48
【问题描述】：

我想检查我的数据框列，如果某个月份缺少日期，那么代码应该以 MMM-YYYY 格式输出下个月

数据集如下所示：

                date_start_balance  date_end_balance    start_balance
                22.02.16            22.03.16             3590838
                22.04.16            22.05.16             69788
                15.06.16            21.07.16             452165

两个日期列都是日期时间格式。现在在上面的数据集中，开始列中缺少 3 月和 5 月的日期，这应该返回为 MMM-YYYYY

我已经尝试了以下代码：

import datetime
dates = df1['date_start_balance'].tolist()
missing = []
for i in range(0,len(dates)-1):
   if dates[i+1].month - dates[i+1].month != 1:
    for j in range(dates[i].month+1,dates[i+1].month):
        missing.append(datetime(dates[i].year, j,1))
print(missing)

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas datetime

【解决方案1】：

你可以先用pd.date_range创建一个日期范围

march = pd.date_range(start='2016-05-01', end='2016-05-31')

然后您将获得包含您已经拥有的日期的列表，在示例中只有一个日期：2016-05-15:

your_list = [datetime.datetime.strptime('15052016', "%d%m%Y").date()]

然后您可以计算范围和列表之间的差异并获取您缺少的日期：

march.difference(your_list)

DatetimeIndex(['2016-05-01', '2016-05-02', '2016-05-03', '2016-05-04',
               '2016-05-05', '2016-05-06', '2016-05-07', '2016-05-08',
               '2016-05-09', '2016-05-10', '2016-05-11', '2016-05-12',
               '2016-05-13', '2016-05-14', '2016-05-16', '2016-05-17',
               '2016-05-18', '2016-05-19', '2016-05-20', '2016-05-21',
               '2016-05-22', '2016-05-23', '2016-05-24', '2016-05-25',
               '2016-05-26', '2016-05-27', '2016-05-28', '2016-05-29',
               '2016-05-30', '2016-05-31'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

【讨论】：

但是我有很多数据，我想使用 col 名称而不是传递硬编码的日期。在这种情况下有什么解决方案？
如果您不想硬编码日期范围，您可以从列表中选择最小值和最大值。如果它是您已经拥有的值，那么您可以从开始日期列中获得唯一值。