Python中如何生成忽略闰年闰日的day_of_year列？

因为你已经删除了所有闰日，所有日期都是非闰年中存在的有效日期，以下几种方法可以实现让3月1日对应日序60的需求：

方法一：映射到固定非闰年计算dayofyear #

将所有日期的年份替换为一个固定的非闰年（比如2023），再调用Pandas的dayofyear属性，这样就会按照非闰年的规则计算日序：

import pandas as pd

# 假设你的时间戳列名为'date'，数据框为df
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y%m%d')
# 替换年份为非闰年2023
non_leap_date = df['date'].apply(lambda dt: dt.replace(year=2023))
df['day_of_year'] = non_leap_date.dt.dayofyear

方法二：计算与当年1月1日的天数差 #

直接计算每个日期和当年1月1日的间隔天数，再加1就是正确的日序（因为已经移除闰日，每年都是365天，不会有偏移）：

import pandas as pd

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y%m%d')
# 生成每个日期对应的当年1月1日
df['year_start'] = pd.to_datetime(df['date'].dt.year.astype(str) + '-01-01')
# 计算日序：天数差 + 1
df['day_of_year'] = (df['date'] - df['year_start']).dt.days + 1
# 清理临时列
df.drop('year_start', axis=1, inplace=True)

方法三：自定义月日累加计算 #

预先定义非闰年各月的天数，通过月份和日期直接累加计算日序，逻辑更直观：

import pandas as pd

# 非闰年各月份的天数
non_leap_month_days = [31,28,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31]
# 生成各月份起始的累计天数（比如1月起始为0，2月起始为31，以此类推）
cumulative_days = [0] + [sum(non_leap_month_days[:i]) for i in range(1, 13)]

def calculate_day_of_year(dt):
    return cumulative_days[dt.month - 1] + dt.day

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y%m%d')
df['day_of_year'] = df['date'].apply(calculate_day_of_year)

以上三种方法都能满足你的需求，其中前两种方法代码简洁，适合处理大型数据集；第三种方法逻辑清晰，便于理解计算过程。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Narshu