Python 检查pandas.Timestamp是否在pandas.Period中

伪：myPeriod.contains（myTimestamp）

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我发现熊猫身上缺少这种功能是相当令人惊讶的。我在这里遗漏了什么吗？

您可以使用

开始时间

和

结束时间

访问时段的边界，因此时间是否在时段内的表达式为

myPeriod.start_time < myTimestamp < myPeriod.end_time

myPeriod.start\u时间

如果有多个值，可以尝试：

print df.index
PeriodIndex(['2015-11'], dtype='int64', name=u'', freq='M')

d = "2015-09-01"
d1 = "2015-10-01"
print df.index.isin([pd.to_datetime(d).to_period('M'), pd.to_datetime(d1).to_period('M')])
[False]

d = "2015-11-01"
d1 = "2015-11-01"   
print df.index.isin([pd.to_datetime(d).to_period('M'), pd.to_datetime(d1).to_period('M')])
[ True]

如果您只想比较一个

日期时间

，使用起来更简单（谢谢）：

或使用

系列

：

print df.a
0   2015-11
Name: a, dtype: object

d = "2015-09-01"
d1 = "2015-10-01"   
print df.a.isin([pd.to_datetime(d).to_period('M'), pd.to_datetime(d1).to_period('M')]).values
[False]

d = "2015-11-01"
d1 = "2015-11-01"
print df.a.isin([pd.to_datetime(d).to_period('M'), pd.to_datetime(d1).to_period('M')]).values
[ True]

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谢谢，但我希望有更简洁的东西，考虑到这是python，我们在python之上使用pandas。在我看来，这是相当简洁和python式的，大多数语言不会让你像这样组合一个双不等式哦，很好，我不知道（双不等式的事情）在python中是可能的，我以为那是一个伪代码。谢谢。谢谢你这么及时的回复，我知道我错过了什么。但既然我们在这里，我还有一个问题：我如何让自己意识到“isin”的存在？它不在熊猫的网页“时间序列/日期功能”中，你可以在这里找到它，它不是关于

isin

，你答案的实质是将时间戳转换为一个周期并检查是否相等，真正发生的是表达式

myTimestamp.to\u period（myPeriod.freqstr）==myPeriod

如果脱离索引的上下文操作，我将只使用您先前的：myPeriod.start_timeprint df.a 0 2015-11 Name: a, dtype: object d = "2015-09-01" d1 = "2015-10-01" print df.a.isin([pd.to_datetime(d).to_period('M'), pd.to_datetime(d1).to_period('M')]).values [False] d = "2015-11-01" d1 = "2015-11-01" print df.a.isin([pd.to_datetime(d).to_period('M'), pd.to_datetime(d1).to_period('M')]).values [ True]