需要使用 pandas 根据列数据中的月份对数据进行分组

Question

我想根据 1 月和 2 月对数据进行分组。这是我拥有的数据集的示例。

   Date       Count

01.01.2019       1  
01.02.2019       7  
02.01.2019       4  
03.01.2019       4  
04.01.2019       1  
04.02.2019       5

我想将数据分组如下，其中总计数是基于第 1 个月（1 月）和 2（2 月）的计数相加：

Month  Total_Count
Jan       10
Feb       12

Answer 1

转换为日期时间，按dt.month_name 和sum 分组：

(df.groupby(pd.to_datetime(df['Date'], format='%d.%m.%Y')
   .dt.month_name()
   .str[:3])['Count']
   .sum()
   .rename_axis('Month')
   .reset_index(name='Total_Count'))

  Month  Total_Count
0   Feb           12
1   Jan           10

---

要按月对索引进行排序，我们可以这样做：

s = df.groupby(pd.to_datetime(df['Date-'], format='%d.%m.%Y-').dt.month)['Count'].sum()
s.index = pd.to_datetime(s.index, format='%m').month_name().str[:3]
s.rename_axis('Month').reset_index(name='Total_Count')

  Month  Total_Count
0   Jan           10
1   Feb           12