Python 简化数据框中的日期

我目前正在开发一个数据框架，每个成员都有一个订阅日期。我想统计每个月的订阅量，但默认行为会分别统计每个月的每个日期

我找到了一种方法，用切片修改日期，并将每天的日期设置为01，但我更愿意使用熊猫制作的东西

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关于我应该去哪里有什么建议吗？

如果您的订阅日期是

datetime.datetime

实例，那么您可以使用（未测试）类似的东西（其中

df

是您的

数据帧

）：

---

如果datetime不是数据框的索引，则需要调整groupby。

如果订阅日期是

datetime.datetime

实例，则可以使用（未经测试）类似以下内容（其中

df

是您的

数据框

）：

如果日期时间不是数据帧的索引，则需要调整groupby。

这有帮助吗

让我们创建一个包含会员id和订阅日期的系列

In [21]: s = pandas.Series(range(100), pandas.date_range('2010-10-10', periods=100))

按年和月分组，计算每个（年/月）组合的订阅数

In [22]: grouped = s.groupby([s.index.year, s.index.month])

In [23]: nr_subscriptions = grouped.count()

In [24]: nr_subscriptions.index.names = ['Year', 'Month']

In [25]: nr_subscriptions.names = 'nr_subscriptions'

In [26]: nr_subscriptions
Out[26]: 
Year  Month
2010  10       22
      11       30
      12       31
2011  1        17

这有用吗

让我们创建一个包含会员id和订阅日期的系列

In [21]: s = pandas.Series(range(100), pandas.date_range('2010-10-10', periods=100))

按年和月分组，计算每个（年/月）组合的订阅数

In [22]: grouped = s.groupby([s.index.year, s.index.month])

In [23]: nr_subscriptions = grouped.count()

In [24]: nr_subscriptions.index.names = ['Year', 'Month']

In [25]: nr_subscriptions.names = 'nr_subscriptions'

In [26]: nr_subscriptions
Out[26]: 
Year  Month
2010  10       22
      11       30
      12       31
2011  1        17

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你在用datetime吗？你就不能把我的月和年切成薄片吗？如果你能举一个你拥有的玩具的例子，那会很有帮助。很抱歉没有回答你的问题。我找到了解决办法。不，我无法使用。月份和年份。我决定使用调用replace（day=1）的lamdba函数将日期更改为每月的第一天。这里不好的是我必须修改数据库。嗯，Jon Clements接受了答案使用。月份和。年份：），你肯定不想随意将（正确的）日期改为第一天来做这件事。我宁愿不这样做，但是。月份和。年只会抛出一个错误。你使用datetime吗？你就不能把我的月和年切成薄片吗？如果你能举一个你拥有的玩具的例子，那会很有帮助。很抱歉没有回答你的问题。我找到了解决办法。不，我无法使用。月份和年份。我决定使用调用replace（day=1）的lamdba函数将日期更改为每月的第一天。不好的是，我必须更改数据库。嗯，Jon Clements接受了答案使用。月份和。年份：），你肯定不想随意将（正确的）日期更改为第一天来执行此操作。我不想这样做，但是。月份和。年只需抛出一个错误谢谢，我使用lamdba函数使用replace（）声明第一天的每个日期谢谢，我使用lamdba函数使用replace（）声明第一天的每个日期