Question

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'))

我想计算任何月份-年份组合的日期数量实例，即结果应类似于：

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

Answer 1

如果将Grouper与GroupBy.size结合使用，或者将DataFrame.resample与Resampler.size结合使用，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创建月份期间-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

数据框按月计数分组

1 个答案: