如何将DataFrame按yyyy-mm格式年月分组统计NIP dłużnika数量？

首先确保你的Data przyjęcia列是datetime类型，如果当前是字符串格式，先转换：

import pandas as pd

df['Data przyjęcia'] = pd.to_datetime(df['Data przyjęcia'])

接下来有两种常用方法实现按yyyy-mm年月分组统计：

方法1：使用Period类型（推荐，支持时间操作） #

利用dt.to_period('M')将日期转换为年月周期，分组后统计：

monthly_count = df.groupby(df['Data przyjęcia'].dt.to_period('M'))['NIP dłużnika'].count()

返回的索引是Period类型，显示格式为YYYY-MM，适合后续进行时间序列相关的操作。

方法2：转换为字符串格式 #

如果需要直接得到字符串类型的年月索引，可以用dt.strftime('%Y-%m')：

monthly_count = df.groupby(df['Data przyjęcia'].dt.strftime('%Y-%m'))['NIP dłużnika'].count()

这种方式返回的索引是字符串，格式严格为yyyy-mm，适合直接用于展示或导出。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Grzegorz Z