Python Pandas – 检查区间是否为空

在数据分析的过程中，经常会出现需要检查一个时间区间内是否存在数据的情况。当我们需要统计一个月中有多少天产生了销售额时，就需要先判断这个月的每一天是否都有销售数据。Python Pandas 提供了便捷的方法，可以在指定时间区间内检查是否有数据存在。

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创建时间序列

在本文中，我们将创建一个时间序列 sales，包含了三个连续的月份的销售数据。

import pandas as pd
import numpy as np

date_range = pd.date_range('2022-01-01', '2022-03-31')
sales = pd.DataFrame({
    "date": date_range,
    "sales_amount": np.random.randint(0, 100, len(date_range))
})

代码解析：

1. pd.date_range 创建了一个时间序列，起始日期为 ‘2022-01-01’，结束日期为 ‘2022-03-31’。该序列包含了三个月的日期。
2. pd.DataFrame 用于创建一个 DataFrame。我们将起始日期作为一列，总销售额作为另外一列。np.random.randint 用于生成随机数填充 sales_amount 列，范围为 [0, 100)。

检查区间是否为空

接下来我们将使用 pd.date_range 创建一个时间序列，用于表示所有的天数。然后，在 sales DataFrame 中选出目标日期区间的 数据，并使用 pd.Series.unique 检查销售额中是否有唯一值。

date_range_all = pd.date_range('2022-01-01', '2022-03-31', freq="D")
target_range = pd.date_range('2022-01-15', '2022-01-31')

sales_target = sales[sales['date'].isin(target_range)]
is_empty = sales_target['sales_amount'].nunique() == 0

print(is_empty)

代码解析：

1. 第一行代码用于创建一个包含所有天数的时间序列。freq="D" 表示每天一条，任务结束日期为 ‘2022-03-31’，包含了 3 个月的日期。
2. 第二行代码创建目标日期区间。我们选了第 15 天到 31 天之间的日期区间。
3. 第三行代码选取在目标日期区间内的数据。
4. 第四行代码使用 pd.Series.unique 检查销售额中是否有唯一值。如果唯一值为 0，则表明这段时间不存在销售数据。

结论

通过使用Pandas的 isin() 方法，我们可以检查指定区间内是否存在数据。对于需要统计销售额或其他数据的情况会非常有用。另外，使用 nunique() 唯一值计算器，可以很方便地检查某个区间内是否有唯一值。