如何根据Python中的日期进行Bin/Count

我有一个python系列，其中包含datetime.date对象，范围从1/2013到12/2015，这是产品销售的月份。我想要做的是按月销售产品数量。如何根据Python中的日期进行Bin/Count

有没有一种有效的方法来做到这一点与熊猫？

2015-10-19 JL1515

我建议使用datetime64，即首先在索引上应用pd.to_datetime。如果你设置这个索引，那么你可以使用resample：

In [11]: s = pd.date_range('2015-01', '2015-03', freq='5D') # DatetimeIndex 

In [12]: pd.Series(1, index=s).resample('M', how='count') 
Out[12]: 
2015-01-31 7 
2015-02-28 5 
2015-03-31 1 
Freq: M, dtype: int64

来源

2015-10-19 23:22:04

这对我的应用程序完美的作品，是更简洁，那么我目前的做法。我转换为datetimeindex，然后在DF中创建三个额外的列几天，几个月和几年，并利用groupby。 – JL1515

pandas datetimeindex对象和python的本地日期时间对象之间有什么区别？ – JL1515

@ user5374436 pandas Timestamp/DatetimeIndex在底层使用了numpy的datetime64，基本上justs int64带有时区信息（附加到整个数组而不是特定对象 - 就像datetime.datetime一样）。 datetime.datetime效率低很多，因为它们是python对象。 –

如何根据Python中的日期进行Bin/Count

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