如何在python中计算上个月的频率？

我有这样一个数据帧：

客户识别码 trx_日期 trx_金额 最后时刻 CS5295 2013-02-11 35 2014-11-25 CS5295 2014-11-25 54 2014-11-25 CS5295 2013-05-22 36 2014-11-25 CS5295 2012-12-24 36 2014-11-25 CS5295 2013-03-22 43 2014-11-25 CS5295 2013-02-11 25 2014-11-25

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为了简单起见，我将调用DataFrame

transact_df

，并假设它是一个数据帧。此外，假定

“last\u trx”

列已经在数据帧中

如果尚未将列转换为DateTime，请执行以下操作：

标识符合条件的所有行：

计算/求和所需的值：

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如有必要，您可以结合步骤2和步骤3来缩短代码。

请发布预期输出。完成，作为示例输出。谢谢，这有意义吗？总数（trx金额）为229，计数（trx金额）为6。你从哪里得到12分？这只是一些例子，但应该是1分，因为上个月从上个月开始，从2014年10月25日到2014年11月25日，你只做了1分，谢谢！，不是我想要的确切结果，但肯定有很大帮助。只要稍加改动，它就能完美地工作

valid_transacts_df = transact_df.loc[(transact_df['trans_date'] 
                                     > transact_df['last_trx'] - datetime.timedelta(30))]

# Number of transactions in the last 30 days
trx_times = len(valid_transacts_df)

# Sum of transactions in the last 30 days
total_amount = sum(valid_transacts_df['trx_amount'])