减少熊猫数据框中闰年的列值答案

【问题标题】：Reduce column values for leap years in pandas dataframe减少熊猫数据框中闰年的列值
【发布时间】：2015-10-05 03:49:32
【问题描述】：

我有一个类似的数据框。形式：

datetime       JD      YEAR
2000-01-01      1      2000
2000-01-02      2      2000
2000-01-03      3      2000
2000-01-04      4      2000
2000-01-05      5      2000
2000-01-06      6      2000
2000-01-07      7      2000
2000-01-08      8      2000
2000-01-09      9      2000
...
2010-12-31      365    2014

JD 值是儒略日，即它从每年 1 月 1 日的 1 开始（闰年最高为 366，其他年份最高为 365）。我想从每个闰年的 2 月 29 日开始的每一天将 JD 值减少 1。非闰年不应更改 JD 值。这是我现在正在做的事情：

def reduce_JD(row):
    if calendar.isleap(row.YEAR) & row.JD > 59:
        row.JD = row.JD - 1

    return row

def remove_leap_JD(df):
    # Reduce JD by 1 for each day following Feb 29th
    df.apply(reduce_JD, axis=1)

    return df

pdf = remove_leap_JD(pdf)

但是，我没有看到闰年的 JD 值有任何变化。我做错了什么？

--编辑： datetime 是索引列

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

有两个问题：

在reduce_JD() 中，应使用and 而不是&。否则，由于运算符优先级，条件df.iloc[59].JD > 59 的第二部分应加括号。请注意：
```
calendar.isleap(df.iloc[59].YEAR) & (df.iloc[59].JD > 59)
# True
calendar.isleap(df.iloc[59].YEAR) & df.iloc[59].JD > 59
# False!
```
apply 函数返回一个新的 DataFrame，而不是就地修改输入。因此，remove_leap_JD() 中的代码应改为：
```
df = df.apply(reduce_JD, axis=1)
```

【讨论】：