如何使用Pandas创建days_in_year函数计算日期对应年份天数？

嘿，我懂你想要的效果——给DataFrame加一列，显示每个日期对应的全年天数对吧？之前用daysinmonth属性轻松搞定月份天数，年份这块确实没现成的直接属性，但其实有好几种简单方法能实现，而且优先推荐向量化操作（比逐行apply效率高太多，数据量大的时候差异特别明显）！

首先先确认你的Date列已经是datetime类型，如果还没转的话，先执行这一步：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

方法1：利用闰年判断（最直观的向量化写法） #

Pandas的日期类型自带is_leap_year属性，直接判断年份是否为闰年，再对应返回366或365：

import numpy as np

df['days_in_year'] = np.where(df['Date'].dt.is_leap_year, 366, 365)

方法2：结合calendar模块（习惯apply写法的话用这个） #

如果你更习惯像之前写daysinmonth那样用函数+apply，可以借助Python内置的calendar模块判断闰年：

import calendar

def daysinyear(row):
    # 直接取日期的年份属性，不用转DatetimeIndex
    year = row['Date'].year
    return 366 if calendar.isleap(year) else 365

# 调用生成新列
df['days_in_year'] = df.apply(daysinyear, axis=1)

方法3：借助年末日期的dayofyear属性（巧妙的向量化写法） #

当年12月31日的dayofyear值就是全年的天数，我们可以先把日期转成年份周期，再取年末日期的该属性：

df['days_in_year'] = df['Date'].dt.to_period('Y').dt.end_time.dt.dayofyear

这几种方法都能达到你想要的效果，优先选方法1或者方法3，尤其是数据量较大的时候，向量化操作的速度优势会非常明显！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ben