我有一個(gè)全年每小時(shí)系列，我們可以稱之為“日歷”：from pandas import date_range, Seriescalendar = Series( index=date_range("2006-01-01", "2007-01-01", freq="H", closed="left", tz="utc"), data=range(365 * 24))現(xiàn)在我有一個(gè)新索引，它是另一個(gè)每小時(shí)序列，但在任意日期時(shí)間開始和結(jié)束：index = date_range("2019-01-01", "2020-10-02", freq="H", tz="utc")我想創(chuàng)建一個(gè)result具有相同索引的新系列index，并且對(duì)于每個(gè)月-日-小時(shí)組合，它從calendar.我可以迭代得到一個(gè)像這樣的工作解決方案，只是try-except忽略 2 月 29 日：result = Series(index=index, dtype="float")for timestamp in result.index: try: calendar_timestamp = timestamp.replace(year=2006) except: continue result.loc[timestamp] = calendar.loc[calendar_timestamp]然而，這是非常低效的，所以有人知道如何做得更好嗎？更好是指特別快（CPU 時(shí)間方面）。限制/注釋：沒有 Numba，也沒有 Cython，只有 CPython 和 Pandas/NumPy可以將 2 月 29 日保留為 NaN 值，因?yàn)槿諝v中沒有表示這一天我們總是可以假設(shè)索引已正確排序并且沒有間隙（這同樣適用于日歷）
1 回答
RISEBY
TA貢獻(xiàn)1856條經(jīng)驗(yàn) 獲得超5個(gè)贊
讓我們嘗試將組合提取為字符串和映射：
cal1 = pd.Series(calendar.values,
index=calendar.index.strftime('%m%d%H'))
result = index.to_series().dt.strftime('%m%d%H').map(cal1)輸出：
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