Python 如何按年份和日期分组，以及熊猫的合计金额？

有人能告诉我如何找到每月的收入，排序和可视化它

  Month&Year  |   Monthly Revenue
0   2016-11   |   261.9600
1   2016-11   |   731.9400
2   2016-06   |   14.6200
3   2015-10   |   957.5775
4   2015-10   |  22.3680
9989    2014-01  |  25.2480
9990    2017-02  |   91.9600
9991    2017-02  |  258.5760
9992    2017-02  |   29.6000
9993    2017-05  |   243.1600

如何根据不同年份的各个月显示收入总额

• 请参阅联机注释

将熊猫作为pd导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
#设置数据帧
数据={‘月份和年份’：[‘2016-11’、‘2016-11’、‘2016-06’、‘2015-10’、‘2015-10’、‘2014-01’、‘2017-02’、‘2017-02’、‘2017-05’]，
‘每月收入’：[261.96731.94,14.62957.5775,22.368,25.248,91.96258.576,29.62243.16]]
df=pd.DataFrame（数据）
#将月份和年份列转换为日期时间列
df['Month&Year']=pd.to_datetime（df['Month&Year']，格式=“%Y-%m”）
#使用.dt访问器按年度和月份分组，并计算每月收入
dfg=df.groupby（[df['Month&Year'].dt.Year，df['Month&Year'].dt.Month]）.agg（{'Monthly Revenue'：sum}）
#重命名索引列
dfg.index=dfg.index.set_名称（['year'，'month']）
#显示器（dfg）
月收入
年-月
2014 1              25.2480
2015 10            979.9455
2016 6              14.6200
11            993.9000
2017 2             380.1360
5             243.1600
#密谋
dfg.plot.barh（figsize=（8,5），legend=False）
plt.xlabel（“收入”）
plt.xscale（'log'）
plt.show（）

或者

• 不是按

  年

  和

  月

  分组，而是按

  日期

  分组

#groupby
dfg=df.groupby（df['Month&Year'].dt.date）.agg（{'Monthly Revenue'：sum}）
#密谋
dfg.plot.barh（figsize=（8,5），legend=False）
plt.xlabel（“收入”）
plt.ylabel（'日期'）
plt.xscale（'log'）
plt.show（）