Python 运算符在比较字符串和 strftime 值时未按预期工作

Question

我正在处理数据框中转换为字符串（年）的日期时间值。我想使用 in 运算符检查我的 dataframe.year_as_string 列中是否存在给定年份。但是，我的表达式出乎意料地计算为 False（请参阅第二个 print 语句）。为什么会这样？

注意：我可能可以用更简单的方式解决我的问题（如第 3 条 print 语句），但我真的很好奇为什么第二条语句的计算结果为 False。

import pandas as pd

ind = pd.to_datetime(['2013-12-31', '2014-12-31'])

df = pd.DataFrame([1, 2], index=ind)
df = df.reset_index()
df.columns = ['year', 'value']
df['year_as_string'] = df.year.dt.strftime('%Y')

# 1. the string '2013' is equal to the first element of the list
print('2013' == df['year_as_string'][0])

# 2. but that same string is not 'in' the list?! Why does this evaluate to False?
print('2013' in df['year_as_string'])

# 3. I further saw that strftiming the DatetimeIndex itself does evaluate as I would expect
year = ind.strftime('%Y')
print('2013' in year)

Answer 1

in 在 pandas.Series 上检查索引中是否有内容，就像 dict 一样。 documentation

Answer 2

在您的第二条语句中，它检查索引号而不是列的值。如果你想检查你可以使用的值：

print('2013' in df.to_string(index = False, columns=['year_as_string']))))

Answer 3

带有 Pandas 系列的 in 运算符将检查索引，就像使用带有字典的 in 将仅检查键一样。相反，您可以将 in 与系列的 NumPy 数组表示形式一起使用：

'2013' in df['year_as_string'].values

一种更适合 Pandorable 的方法是构造一个布尔级数，然后使用 pd.Series.any:

(df['year_as_string'] == '2013').any()

等价于：

df['year_as_string'].eq('2013').any()

更好的是，除非绝对必要，否则请避免转换为字符串：

df['year_as_int'] = df['year'].dt.year
df['year_as_int'].eq(2013).any()

Answer 4

您正在尝试检查字符串是否在 DateTimeIndex 中。 ind.strftime('%Y') returns array(['2013', '2014'], dtype='|S4').

也许您的支票应该是：print('2013' in year.tolist())

Python 运算符在比较字符串和 strftime 值时未按预期工作

Python in operator not working as expected when comparing string and strftime values

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datetime

series

strftime

pandas