我有一个时间序列数据帧，其中包含注册月份和每个观察月的任期。 我想创建一个数据透视表，其中包含随着时间推移每个注册月份的总观察值的计算，比方说，在使用权月份1，100处于活动状态，在月份2 80，... 我所知道的是每个用户的任期（以月为单位）（例如7）和注册日期（例如2015-01）。 对于每个注册月份（例如2015年1月），我想计算时间段1，时间段2，时间段3，时间段4，时间段5，时间段6，时间段7 ...的出现次数
我一直在努力寻找解决方案，但是成为python的新手却没有成功。
这是我要实现的一个示例：
tenure 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... \
signup_month
2015-01 100 80 70 60 45 30 28 27 25
2015-02 128 120 110 108 100 60 34 30 29
...
我当前的支点代码不仅是总结每个在使用权期间拥有1、2、3、4等的群组的用户数量，而且不是我真正想要的。
cohort_data.pivot(index='signup_month',
columns='tenure',
values='userid')