Python 按分组时如何使用熊猫处理数据时数据

我有个问题。我正在处理

Pandas

中的

Datetime数据帧。我想对特定列进行计数，并按月份分组

例如：

 df.groupby(df.index.month)["count_interest"].count()

假设我正在分析2019年12月的数据。我得到这样的结果

date
1      246
2      360
3      27
12     170

事实上，2019年12月应该排在第一位。请问我能做些什么，因为当我绘制按月份分组的帧时，2019年12月显示在最后，这实际上是不正确的

请参见下图以了解您的理解：
您可以尝试
reindex
：

df.groupby(df.index.month)["count_interest"].count().reindex([12,1,2,3])

您可以尝试重新索引

：

df.groupby(df.index.month)["count_interest"].count().reindex([12,1,2,3])

---

因为索引是datetime，所以可以使用：

df.resample（'M'）['count\u interest'].size（）

Perfekt！因为索引是datetime，所以可以使用：

df.resample（'M'）['count\u interest'].size（）

Perfekt！也有道理！伟大的谢谢！伟大的