从datetime索引dataframe中删除另一个dataframe中基于年、月、日的行

，可以按照以下步骤进行操作：

首先，确保两个dataframe都有datetime类型的索引列。如果没有，可以使用pd.to_datetime()函数将日期列转换为datetime类型。
然后，使用pd.merge()函数将两个dataframe按照索引列进行合并，设置how='outer'参数以保留所有行。
接下来，使用pd.Series.dt.year、pd.Series.dt.month和pd.Series.dt.day方法从合并后的dataframe中提取年、月、日信息，并保存为新的列。
使用条件筛选，根据年、月、日信息从合并后的dataframe中删除对应的行。例如，如果要删除年份为2022年，月份为3月，日期为15日的行，可以使用以下代码：

merged_df = merged_df[~((merged_df['year'] == 2022) & (merged_df['month'] == 3) & (merged_df['day'] == 15))]

最后，根据需要，可以将新的dataframe保存到文件或进行进一步的数据处理。

注意：以上步骤中的merged_df表示合并后的dataframe，year、month和day表示保存年、月、日信息的新列名，根据实际情况进行修改。

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，比如下图这种格式，从外到内的坐标依次是：年、月、站点、日这种格式与CSV格式还有点不同，CSV格式是字段间用相同的符号隔开，而图中的文件可能是用 Fortran 写的，每个字段的长度固定为30个字符...plt 定义处理过程中的函数：处理时间坐标，利用 datetime 将整形的年、月、日转换为 pandas 的时间戳 def YMD_todatetime(ds): # 读取年月日数据，转换为...= datetime( # datetime 只接收整形参数，返回一个datetime类型的日期 ds['年'].astype(int), ds['月'].astype(int), ds...:4].apply(YMD_todatetime, axis=1) ) df_t.drop(columns=['年', '月', '日'], inplace=True, errors=.../Station/' # 文件路径，自定义 year = list(range(2012, 2014)) # 提取年份 usecols = ['区站号', '年', '月', '日', '平均本站气压

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[:][m:n] DataFrame.head/tail()：访问前/后五行整数标签的特殊情况为了防止计算机不知道用户输入的索引是基于位置还是基于标签的，pd 整数标签的索引是基于标签的，也就是说我们不能像列表一样使用...转换为 PeriodIndex 的时候需要注意，需要通过freq 参数指定时间间隔，常用的时间间隔有 Y 为年，M 为月，D 为日，H 为小时，T 为分钟，S 为秒。...数据清洗时，会将带空值的行删除，此时 DataFrame 或 Series 类型的数据不再是连续的索引，可以使用reset_index()重置索引。...） df.join()方法适用于那些 index 相似或者相同且没有重复列的 dfs,默认使用行索引匹配也支持一个 df 的行索引英语另一个 df 的列索引 join 起来 left1 = pd.DataFrame...{'姓名': '布洛妮娅·扎伊切克', '生日': '8月18日', '外号': '板鸭'} , {'姓名': '德丽莎·阿波卡利斯', '生日': '3月28日', '

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作者：Randy Betancourt 日期：2016年12月19号这篇文章是Randy Betancourt的用于SAS用户的快速入门中的一章。...从读取UK_Accidents.csv文件开始。该文件包括从2015年1月1日到2015年12月31日中国香港的车辆事故数据。.csv文件位于这里。一年中的每一天都有很多报告，其中的值大多是整数。...注意DataFrame的默认索引（从0增加到9）。这类似于SAS中的自动变量n。随后，我们使用DataFram中的其它列作为索引说明这。...该方法应用于使用.loc方法的目标列列表。第05章–了解索引中讨论了.loc方法的详细信息。 ? ? 基于df["col6"]的平均值的填补方法如下所示。....在删除缺失行之前，计算在事故DataFrame中丢失的记录部分，创建于上面的df。 ? DataFrame中的24个记录将被删除。

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