chr*_*b10 2 python datetime pandas
我有一个带有 c 的 pandas DF。10 年来的 16 万个日期观测值，并希望删除闰年 2 月 29 日以来的所有观测值，以便能够在所有年份中进行一致的逐日比较。
带有时间戳的 df 列（使用 pd.to_datetime 创建）是“日期”。
我使用以下内容创建月份和日期列
df['month'] = temp_data.Date.dt.month
df['day'] = temp_data.Date.dt.day
以及以下内容来创建 2 月 29 日日期的布尔掩码：
df['leapday'] = df.apply(lambda x: True if x['month'] == 2 and x['day'] == 29
else False, axis = 1)
并且可以轻松过滤这个布尔掩码上的 df 。但在 160k 观察的 df 上，这很慢，我怀疑有一种更有效的方法来做到这一点。
有什么建议么？
df['leapday'] = temp_data['Date'].dt.month.eq(2) & temp_data['Date'].dt.day.eq(29)
2 月 29 日删除：
temp_data = temp_data.loc[~(temp_data['Date'].dt.month.eq(2) & temp_data['Date'].dt.day.eq(29))]
还有一个属性可以检查闰年：
DateTimeSeries.dt.is_leap_year
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