如何在Python中按月份分组并统计唯一用户数？

你的原始DataFrame如下：

你期望的输出是按月份英文全称统计唯一用户数：

你的代码问题 #

你之前的代码mau = mau.groupby([mau.timestamp.dt.to_period('M'), 'userid'])存在两个核心问题：

1. 同时按月份和用户ID分组，这会把每个用户在每个月的记录单独拆分，无法统计每月的唯一用户总数
2. 仅执行了分组操作，没有添加聚合统计函数（比如nunique()），因此得到的只是分组对象，没有生成实际的统计结果

正确实现步骤 #

1. 确保日期列是datetime类型

如果你的日期列还不是datetime格式，先做类型转换：

import pandas as pd

df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

2. 提取月份英文全称

从日期列中提取月份的英文名称：

df['月份'] = df['日期'].dt.month_name()

3. 分组统计唯一用户数

按月份分组，对用户ID列统计唯一值数量，最后重命名列名匹配你的期望输出：

result = df.groupby('月份')['用户ID'].nunique().reset_index()
result.columns = ['日期', '唯一用户数']

一步到位的简洁写法

result = (df
          .assign(月份=pd.to_datetime(df['日期']).dt.month_name())
          .groupby('月份')['用户ID']
          .nunique()
          .reset_index()
          .rename(columns={'月份': '日期', '用户ID': '唯一用户数'}))

执行后得到的result就是你需要的输出结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jay