使用python panda按月份和年份统计发生频率

假设我有以下数据系列：

Date      Category
2014-8    Facebook
2014-8    Vimeo
2014-8    Facebook
2014-8    Facebook
2014-9    Facebook
2014-9    Orkut
2014-9    Facebook
2014-9    Facebook
2014-9    Facebook
...
2014-10    Youtube
2014-10    DailyMotion
2014-10    Facebook
2014-10    Vimeo
2014-10    Facebook
2014-10    Facebook

我想每月和每年统计每个类别（时间序列中的唯一值/系数）

Category     Date        Count
Facebook     2014-01     5
             2014-02     6
             2014-03     8
Vimeo        2014-01     3
             2014-02     10
             2014-03     9
youtube      2014-01     13
             2014-02     61
             2014-03     8

所以，当我打电话给Facebook时，我可以看到每个月Facebook发生了多少次

我尝试的是：

df['Date'] = df['Date'].map(lambda x: '{year}-{month}'.format(year=x.year,
                                                              month=x.month,
                                                              day=x.day))
a = df.groupby(['Category','year-month']).size()

---

提前感谢您的帮助和建议。

您需要按类别和日期分组，然后计算日期：

>>> df.groupby(['Category', 'Date']).Date.count()
Category     Date   
DailyMotion  2014-10    1
Facebook     2014-10    3
             2014-8     3
             2014-9     4
Orkut        2014-9     1
Vimeo        2014-10    1
             2014-8     1
Youtube      2014-10    1
Name: Date, dtype: int64

要获取特定类别（如“Facebook”）的月度总数，您首先需要对该类别进行筛选：

>>> df[df.Category == 'Facebook'].groupby(['Category', 'Date']).Date.count()
Category  Date   
Facebook  2014-10    3
          2014-8     3
          2014-9     4
Name: Date, dtype: int6

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非常感谢，我正在做这件事，但如何才能获得Facebook或其他变量的信息？我的意思是，我想打电话给一个['Facebook'，这样我就可以得到他们每月的自由度。@VessilliZaytsev请参见上文，以获得更多的回应。我认为，这将有助于我解决这个问题。非常感谢。