Python 将日期转换为月份

现在我有一张桌子：

Score  Customer ID      my_dates        Threshold Model_name   is_alert
50         8           2017-08-05         50     Mod1          yes
50         9           2017-12-05         50     Mod1          yes
50         28          2017-05-22         50     Mod2          yes
50         28          2017-05-26         50     Mod2          yes
50         36          2017-06-20         50     Mod2          yes

如果分数等于或超过阈值，is_警报将显示“是”

现在，我想将日期存储到以下格式中，并打印每个型号下每个存储箱中的警报数量，但如果一个客户在7天内多次收到警报，则只有第一次命中才会对总分作出贡献：

Model_name   Jan-17    Feb-17    Mar-17    APR-17   May-17   Jun-17 
Mod1                                                           
Mod2                                                           

有人能帮我吗？感谢

与convert datetimes to month periods by、last convert to names of month by、before get difference per groups by一起使用，并过滤缺少值（每组第一行）且小于等于的行，如

7

by和：

---

请提供您编写的代码。非常感谢。但我还需要检查这两个日期是否在7天之内，因此5月17日的Mod2应该是1。我不知道该怎么做？

df['my_dates'] = pd.to_datetime(df['my_dates'])

m = df['my_dates'].dt.to_period('m')
df['diff'] = df.groupby(['Model_name'])['my_dates'].diff().dt.days
print (df)
   Score  Customer ID   my_dates  Threshold Model_name is_alert   diff
0     50            8 2017-08-05         50       Mod1      yes    NaN
1     50            9 2017-12-05         50       Mod1      yes  122.0
2     50           28 2017-05-22         50       Mod2      yes    NaN
3     50           28 2017-05-26         50       Mod2      yes    4.0
4     50           36 2017-06-20         50       Mod2      yes   25.0

df = df[df['diff'].ge(7) | df['diff'].isna()]
df1 = pd.crosstab(df['Model_name'], m)
df1.columns = df1.columns.strftime('%b-%y')
print (df1)
my_dates    May-17  Jun-17  Aug-17  Dec-17
Model_name                                
Mod1             0       0       1       1
Mod2             1       1       0       0