Python Pandas groupby count返回错误的计数

我试图用下面的格式从一个简单的文件中绘制每个月的事件汇总

4/7/13  1
4/15/13 1
4/16/13 1
4/17/13 1
4/20/13 1
5/2/13  1
5/3/13  1
5/3/13  1
5/6/13  1
5/9/13  1
5/12/13 1
5/16/13 1
5/16/13 1
5/16/13 1
5/26/13 1
5/29/13 1
6/5/13  1
6/7/13  1
6/14/13 1
6/24/13 1
6/25/13 1
6/26/13 1
6/26/13 1
6/28/13 1
6/30/13 1

所以，我想要一个像这样的卷发

4/30/13     5
5/31/13     11
6/30/13     8

我尝试了以下代码：

import pandas as pd
import datetime
import numpy as np

grouper = pd.TimeGrouper('1M')
# set index of dataframe to date
a1 = df.set_index('Date')
# create a series object with just the column i want to rollup.
seriesO = a1['Outlier ']
grouped1 = seriesO.groupby(grouper).aggregate(np.size)
grouped1

结果是：

2013-04-30     0
2013-05-31    48
2013-06-30     9

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任何想法？？？

在中不建议这样做将更有意义进行

df。重新采样（'1M'，how='sum'）

，如果第二列中有>1个数字，则计算非nan条目的数量。

In [13]: s.groupby(pd.TimeGrouper('1M')).agg(np.size)
Out[13]: 
0
2013-04-30     5
2013-05-31    11
2013-06-30     9
Freq: M, dtype: int64

In [14]: s.resample('1M',how='count')
Out[14]: 
0
2013-04-30     5
2013-05-31    11
2013-06-30     9
Freq: M, dtype: int64