pandas.Period.days_in_month#

Period.days_in_month#

获取 Period 所属月份的总天数。

Returns:

int

参见

Period.daysinmonth: 获取月份的天数。
DatetimeIndex.daysinmonth: 获取月份的天数。
calendar.monthrange: 返回一个包含星期几（0-6 ~ 周一至周日）和天数（28-31）的元组。

Examples

>>> p = pd.Period('2018-2-17')
>>> p.days_in_month
28

>>> pd.Period('2018-03-01').days_in_month
31

也处理闰年情况：

>>> p = pd.Period('2016-2-17')
>>> p.days_in_month
29

请给出一个简单的 Pandas 代码示例

下面是一个简单的 Pandas 用法示例：

import pandas as pd

# 构造数据
df = pd.DataFrame({
    "order_id": [1001,1002,1003,1004,1005],
    "city": ["Beijing","Shanghai","Beijing","Shenzhen","Shanghai"],
    "category": ["Book","Pen","Book","Notebook","Book"],
    "price": [58,5,58,12,58],
    "quantity": [2,10,1,5,3]
})

# 计算订单总金额
df["total_amount"] = df["price"] * df["quantity"]

# 按城市统计销售额
city_sales = df.groupby("city", as_index=False)["total_amount"].sum().sort_values(by="total_amount", ascending=False)
print("各城市销售额：\n", city_sales)

# 按类别统计销量
category_sales = df.groupby("category", as_index=False)["quantity"].sum().sort_values(by="quantity", ascending=False)
print("\n商品类别销量排行：\n", category_sales)

# 销量最高类别
top_category = category_sales.iloc[0]
print(f"\n销量最高的商品类别：{top_category['category']}，销量 {top_category['quantity']}")

你可以在 PythonRun 上执行它，看看结果。

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