Панды DataFrame: Удалить конкретную дату во всех високосных

Question

Следующая последовательность представляет собой экстракт из панд DataFrame, что у меня есть:

>>> df_t 
       value 
2011-01-31 -5.575000 
2011-03-31  7.700000 
2011-05-31 15.966667 
2011-07-31 10.683333 
2011-08-31 10.454167 
2011-10-31  9.320833 
2011-12-31 -0.358333 
2012-01-31 -11.550000 
2012-03-31  1.700000 
2012-05-31 12.333333 
2012-07-31 12.816667 
2012-08-31 11.837500 
2012-10-31  2.733333 
2012-12-31  4.075000 
2013-01-31  2.450000 
2013-03-31 -4.262500 
2013-05-31 11.491667 
2013-07-31 14.812500 
2013-08-31 13.920833 
2013-10-31  4.125000 
2013-12-31  0.075000 

Как я могу удалить 31 марта в каждом високосном году? я пытался что-то вроде:

def isleap(year): 
return year % 4 == 0 and (year % 100 != 0 or year % 400 == 0) 

if isleap(df_t.index.year): 
     df_t=df_t[df_t.index.dayofyear!=91] 

... но, очевидно, это было слишком просто в моей голове. Это единственное решение для циклического прохождения всего кадра данных и проверки на каждом шаге, если год является високосным годом, а дата - 91-й день года или доступно ли более простое решение?

EDIT: Проблема заключается не в том, как определить, является ли год високосным годом, но если да, то удалить 31 марта в вышеуказанном фреймворке.

Answer 1

Вот пример, чтобы сделать это в векторном виде. Следует отметить, что and и or не подходят для вектора булевых, вместо этого используйте & и |.

import pandas as pd 
import numpy as np 

s = pd.Series(np.random.randn(600), index=pd.date_range('1990-01-01', periods=600, freq='M')) 

Out[76]: 
1990-01-31 -0.7594 
1990-02-28 -0.1311 
1990-03-31 1.2031 
1990-04-30 1.1999 
1990-05-31 -2.4399 
       ... 
2039-08-31 -0.3554 
2039-09-30 -0.3265 
2039-10-31 -0.3832 
2039-11-30 -1.4139 
2039-12-31 -0.3086 
Freq: M, dtype: float64 


def is_leap_and_MarchEnd(s): 
    return (s.index.year % 4 == 0) & ((s.index.year % 100 != 0) | (s.index.year % 400 == 0)) & (s.index.month == 3) & (s.index.day == 31) 

mask = is_leap_and_MarchEnd(s) 
s[mask] 
Out[77]: 
1992-03-31 0.7834 
1996-03-31 0.3121 
2000-03-31 -1.2050 
2004-03-31 0.6017 
2008-03-31 0.1045 
       ... 
2020-03-31 1.1037 
2024-03-31 0.5139 
2028-03-31 -0.8116 
2032-03-31 -0.6939 
2036-03-31 -1.1999 
dtype: float64 

# do delete these row 
s[~mask]