月份与年份分属不同列时如何获取对应月份的天数

以下两种方案都可以实现从int类型的年、月字段获取对应月份天数：

方案1：使用calendar模块的monthrange函数 #

之前调用失败通常是因为直接把整列年、月传给了monthrange，该函数只支持接收单个int类型的年、月参数，需要通过apply逐行处理：

# 导入依赖
import pandas as pd
import calendar

# 假设你的DataFrame中存储年份的字段名为year，存储月份的字段名为month
df['month_days'] = df.apply(lambda row: calendar.monthrange(row['year'], row['month'])[1], axis=1)

说明：calendar.monthrange(年, 月)返回的是元组(当月第一天对应的周几序号, 当月总天数)，取下标为1的元素即可得到当月天数，会自动处理闰年2月的特殊情况。

方案2：使用pandas内置datetime方法，无需额外导入calendar #

可以先把年、月字段拼接为datetime类型，直接调用内置属性获取天数，性能比逐行apply更高，适合数据量较大的场景：

# 一行写法直接生成天数字段
df['month_days'] = pd.to_datetime(df[['year', 'month']].assign(day=1)).dt.days_in_month

说明：这里先给年、月补了1号作为默认日期，转换为datetime类型后，dt.days_in_month属性可以直接返回对应月份的总天数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Roy