使用Pandas按2个月分组DatetimeIndex报错：TypeError: Categorical input must be list-like

错误原因 #

pd.Grouper是为DataFrame或Series这类带标签的序列设计的分组工具，直接作用于DatetimeIndex对象时，会因类型不匹配触发TypeError: Categorical input must be list-like错误。

解决方案 #

方案一：转为Series后使用pd.Grouper分组

把生成的时间序列包装成Series，再通过pd.Grouper指定2个月的频率进行分组：

import pandas as pd

date_time = pd.date_range(start='2022-01-01',
                          end='2022-12-31',
                          freq='H')
# 将DatetimeIndex转为Series
time_series = pd.Series(date_time, index=date_time)
# 按2个月频率分组
res = time_series.groupby(pd.Grouper(freq="2M"))

for r in res:
    print(r)

方案二：直接用周期转换分组

利用DatetimeIndex的to_period方法，把时间序列转为2个月的周期索引，再直接分组：

import pandas as pd

date_time = pd.date_range(start='2022-01-01',
                          end='2022-12-31',
                          freq='H')
# 转换为2个月周期后分组
res = date_time.groupby(date_time.to_period('2M'))

for r in res:
    print(r)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yuqi