按月计数的数据框组答案

【问题标题】：dataframe group by month count按月计数的数据框组
【发布时间】：2020-01-25 05:54:45
【问题描述】：

我创建了如下数据框：

paystart = datetime.date(2017, 10, 26)
paydate = pd.DataFrame()
paydate['PayDate'] = pd.date_range(paystart, end, freq='14D')
print(paydate.Grouper(freq='M'))

我想计算任何月-年组合的日期实例数，即结果应如下所示：

 2017-10   1
 2017-11   2
 2017-12   2

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas group-by

【解决方案1】：

如果将Grouper 与GroupBy.size 或DataFrame.resample 与Resampler.size 一起使用，则输出为DatetimeIndex：

paydate = pd.DataFrame()
paydate['PayDate'] = pd.date_range('2017-10-26', '2017-12-26', freq='14D')
print (paydate)
     PayDate
0 2017-10-26
1 2017-11-09
2 2017-11-23
3 2017-12-07
4 2017-12-21

print(paydate.groupby(pd.Grouper(freq='M', key='PayDate')).size())
PayDate
2017-10-31    1
2017-11-30    2
2017-12-31    2
Freq: M, dtype: int64

print(paydate.resample('M', on='PayDate').size())
PayDate
2017-10-31    1
2017-11-30    2
2017-12-31    2
Freq: M, dtype: int64

或者可以通过Series.dt.to_period 创建月份 - 输出为PeriodIndex：

print(paydate.groupby(paydate['PayDate'].dt.to_period('m')).size())
PayDate
2017-10    1
2017-11    2
2017-12    2
Freq: M, dtype: int64

【讨论】：