Python 当日期如下：2017-06-16 09:34:23时，熊猫如何按日期分组？

我有一个数据帧（检查图像a）。我被告知按文件类型（aka.mime_type）、大小和日期（aka.created_at）对其进行分组

如何将日期按年和月分割？有什么建议吗

到目前为止，我已经做了以下工作：

按3个变量分组：mime_类型、已创建_和大小

df_1=df.groupby(['mime_type', 'created_at', 'size']).groups
display(df_1)

按mime_类型分组。（检查图像B）

图像A

图像B

---

这就是你要找的吗

df=pd.DataFrame({
'path'：[f'p{i}'表示范围（5）中的i]，
“大小”：[10]*5，
“mime_类型”：['mime_类型0']*5，
“创建时间：['2020-01-01 23:00:34']*2+['2020-01-02 23:00:34']*2+['2020-01-03 23:00:34']
})
打印（df）
打印（）
df['created_at']=pd.to_datetime（df['created_at']）.dt.normalize（）
grouped=df.groupby（['mime\u type'，'created\u at'，'size']）
对于组，分组中的行：
打印（组）
打印（行）
打印（）

输出：

  path  size   mime_type           created_at
0  p_0    10  mime_type0  2020-01-01 23:00:34
1  p_1    10  mime_type0  2020-01-01 23:00:34
2  p_2    10  mime_type0  2020-01-02 23:00:34
3  p_3    10  mime_type0  2020-01-02 23:00:34
4  p_4    10  mime_type0  2020-01-03 23:00:34

('mime_type0', Timestamp('2020-01-01 00:00:00'), 10)
  path  size   mime_type created_at
0  p_0    10  mime_type0 2020-01-01
1  p_1    10  mime_type0 2020-01-01

('mime_type0', Timestamp('2020-01-02 00:00:00'), 10)
  path  size   mime_type created_at
2  p_2    10  mime_type0 2020-01-02
3  p_3    10  mime_type0 2020-01-02

('mime_type0', Timestamp('2020-01-03 00:00:00'), 10)
  path  size   mime_type created_at
4  p_4    10  mime_type0 2020-01-03

---

是否允许创建一个新列/更新已创建的_at列以仅包含日期部分？是的，我可以进行任何更改。“dt.normalize”的作用是什么？datetime的时间部分设置为00:00:00，如果我需要按月绘制绘图的数量，这是否可行？由于您已将列“created_at”转换为datetime？以获取月份，请使用

.dt.month

  path  size   mime_type           created_at
0  p_0    10  mime_type0  2020-01-01 23:00:34
1  p_1    10  mime_type0  2020-01-01 23:00:34
2  p_2    10  mime_type0  2020-01-02 23:00:34
3  p_3    10  mime_type0  2020-01-02 23:00:34
4  p_4    10  mime_type0  2020-01-03 23:00:34

('mime_type0', Timestamp('2020-01-01 00:00:00'), 10)
  path  size   mime_type created_at
0  p_0    10  mime_type0 2020-01-01
1  p_1    10  mime_type0 2020-01-01

('mime_type0', Timestamp('2020-01-02 00:00:00'), 10)
  path  size   mime_type created_at
2  p_2    10  mime_type0 2020-01-02
3  p_3    10  mime_type0 2020-01-02

('mime_type0', Timestamp('2020-01-03 00:00:00'), 10)
  path  size   mime_type created_at
4  p_4    10  mime_type0 2020-01-03