Python计数转换并将日期聚合到月份列

我有一个数据集，在那里我试图按月份细分和统计发生的次数。我还需要转换最终结果，为每个月/事件添加一列

Report_ID    Report_name    timestamp    
1            Profit         8/1/2018 06:10:40
2            Revenue        8/5/2018 09:25:45
1            Profit         8/29/2018 10:11:30
2            Revenue        9/1/2018  09:45:22

输出：

Report_ID   8/2018    9/2018
1           2         0 
2           1         1

   Report_ID  08/2018  09/2018
0          1        2        0
1          2        1        1

---

通过dt存取器使用

strftime

，使用

pd.crosstab

：

pd.crosstab(df.Report_ID, df['timestamp'].dt.strftime('%m/%Y'))\
  .reset_index()\
  .rename_axis([None], axis=1)

输出：

Report_ID   8/2018    9/2018
1           2         0 
2           1         1

   Report_ID  08/2018  09/2018
0          1        2        0
1          2        1        1

---

您的数据是

pandas

dataframe还是其他格式？它将从.xlsx文件中输入，然后通过pd.read_excel（）@Scott读入python，这非常有效！非常感谢你！一个快速的跟进，我的数据集有生命到目前为止（12个月以上）的数据。如何将交叉表数据框限制为最后3个月？创建一个仅包含最后3个月数据的新数据框，然后使用相同的命令。