如何用Pandas将每日犯罪事件记录聚合为月度统计数？

你可以通过以下步骤实现按ID和年月统计犯罪事件数量：

• 第一步：确保日期列格式正确（若未转换的话）：
  虽然你提到Date列已是datetime64[ns]类型，但若需要转换，执行：

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

• 第二步：提取年月信息
  从Date列生成Month列，格式为YYYY-MM：

  df['Month'] = df['Date'].dt.strftime('%Y-%m')
  

  也可以用周期类型生成后转字符串，更适配时间序列操作：

  df['Month'] = df['Date'].dt.to_period('M').astype(str)
  

• 第三步：分组统计事件数
  按ID和Month分组，统计每组的事件数量：

  result_df = df.groupby(['ID', 'Month'])['Crime'].count().reset_index(name='Count')
  

  用size()替代count()也能得到相同结果：

  result_df = df.groupby(['ID', 'Month']).size().reset_index(name='Count')
  

• 第四步：格式化计数（可选）
  若要给数字添加千位分隔符，执行：

  result_df['Count'] = result_df['Count'].apply(lambda x: f"{x:,}")
  

最终的result_df就是你需要的格式，包含每个ID每月的事件统计数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者TheMaffGuy