我如何获取日期并按月过滤，并增加每个月的销售总额？
此代码正在尝试在一月份完成。
df['Release Date'] = pd.to_datetime(df['Release Date'])
print(df.loc[df['Release Date'].dt.month == 1][df['Tickets Sold'].sum())
df['Release Date'] = pd.to_datetime(df['Release Date'])
print(df.loc[df['Release Date'].dt.month == 1][df['Tickets Sold'].sum())
0 1,000印度卢比... 277 1 10克洛弗菲尔德巷... 8333294 2 13小时：班加西的秘密士兵... 6110198 3 2016奥斯卡短裤... 325643 4 20世纪女性... 20644
试图将每个月售出的门票总数相加。
答案 0 :(得分：0)
因此，您尝试获取每个月的总数。然后，您是否还在尝试对这些总数进行一些计算？
虚拟数据：
List要获取总计，只需将import pandas as pd
import numpy as np
# dummy data
date_range = pd.date_range('2019-01-01', '2019-03-31', freq='D')
df = pd.DataFrame(
np.random.randint(1, 20, (date_range.shape[0], 1)),
index=date_range,
columns=['Tickets Sold'])
df['Release Date'] = df.index
df.reset_index(inplace=True, drop=True)
>>> print(df.head())
Tickets Sold Release Date
0 15 2019-01-01
1 7 2019-01-02
2 5 2019-01-03
3 5 2019-01-04
4 19 2019-01-05
列设为Release Date，然后每月index使用resample。
M