根据python中的每日表删除每行的所有（每小时）日条目答案

【问题标题】：Delete all (hourly) day entries per row based on a daily table in python根据python中的每日表删除每行的所有（每小时）日条目
【发布时间】：2020-04-20 13:58:49
【问题描述】：

我有一个带有 datetime64[ns] 对象的数据框，该对象具有格式，所以我有每小时基数的数据：

Datum                    Values
2020-01-01 00:00:00      1
2020-01-01 01:00:00      10
....
2020-02-28 00:00:00     5
2020-03-01 00:00:00     4

还有一张有关闭日期的表格，也在datetime64[ns] 列中，格式是这样的，所以我只有一个日期格式：

Dates
2020-02-28
2020-02-29
....

如何删除第一个数据帧 df 中的所有日期，这些天数出现在第二个数据帧 Dates 中？所以 df 是：

2020-01-01 00:00:00      1
2020-01-01 01:00:00      10
....
2020-03-01 00:00:00      4

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

使用Series.dt.floor 将times 设置为0，因此可以在boolean indexing 中使用带有反转掩码的Series.isin 过滤：

df['Datum'] = pd.to_datetime(df['Datum'])
df1['Dates'] = pd.to_datetime(df1['Dates'])

df = df[~df['Datum'].dt.floor('d').isin(df1['Dates'])]
print (df)
                Datum  Values
0 2020-01-01 00:00:00       1
1 2020-01-01 01:00:00      10
3 2020-03-01 00:00:00       4

编辑：对于标志列，通过 Series.view 或 Series.astype 将掩码转换为整数：

df['flag'] = df['Datum'].dt.floor('d').isin(df1['Dates']).view('i1')
#alternative
#df['flag'] = df['Datum'].dt.floor('d').isin(df1['Dates']).astype('int')
print (df)
                Datum  Values  flag
0 2020-01-01 00:00:00       1     0
1 2020-01-01 01:00:00      10     0
2 2020-02-28 00:00:00       5     1
3 2020-03-01 00:00:00       4     0

【讨论】：

thx，如何在数据框 df 中添加一个 0（不是删除日期）和 1（删除日期）的列，以便我有一个标记而不是删除行？

【解决方案2】：

考虑您添加的评论

string of the Dates in df1
c="|".join(df1.Dates.values)
c

将基准强制转换为日期时间

df['Datum']=pd.to_datetime(df['Datum'])
df.dtypes

Extract Datum as Dates ,dtype string

df.set_index(df['Datum'],inplace=True)
df['Dates']=df.index.date.astype(str)

两者中的布尔选择日期

m=df.Dates.str.contains(c)
m

将包含日期标记为 0，将排除日期标记为 1

df['drop']=np.where(m,0,1)
df

删除不需要的行

df.reset_index(drop=True).drop(columns=['Dates'])

结果

【讨论】：