如何统计带DatetimeIndex的DataFrame列中每月非零条目数？

问题出在count()的逻辑上：它统计的是每个分组里非缺失值的总条目数，而你的DataFrame每个日期都有数据，所以结果就是当月的总天数，而非你需要的非零条目数。

你可以用以下两种方式实现需求：

方法一：先筛选非零行再分组统计 #

先过滤出值不为0的行，再按月份分组统计数量：

# 假设你的列没有命名，用iloc[:,0]取第一列；如果有列名，比如叫data，换成df['data']
df[df.iloc[:, 0] != 0].groupby(df.index.month).size()

size()会返回每个分组的行数，也就是每月非零条目的数量。

方法二：利用布尔值求和（更高效） #

先将每个值转换为「是否非零」的布尔值（True代表非零，False代表零），再按月份分组求和（True会被视为1，False视为0，求和结果就是非零数量）：

df.iloc[:, 0].ne(0).groupby(df.index.month).sum()

如果想要索引显示月份名称（比如"1月"或"January"），可以改用index.month_name()分组：

df.iloc[:, 0].ne(0).groupby(df.index.month_name()).sum()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Murilo