Pandas按月groupby统计均值输出不存在月份的异常问题求助

pd.to_datetime默认自动推断日期格式时，将你原始YYYY/DD/MM格式的日期误识别为YYYY/MM/DD，导致原本9月及之后的日期被错位解析成1-8月的日期，才会出现原始数据不存在的月份统计结果。

1. 修正日期解析逻辑
   调用pd.to_datetime时显式指定日期格式，避免自动推断出错：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%Y/%d/%m')

格式符说明：%Y对应4位年份，%d对应日期，%m对应月份，和你原始存储格式完全匹配。

2. 可选：校验过滤有效数据
   如果数据集存在超出有效起始日期的脏数据，可以额外加一层过滤：

# 仅保留2014年9月1日及之后的有效数据
df = df[df['Date'] >= '2014-09-01']

3. 重新执行月度均值计算
   日期解析正确后运行原分组统计逻辑即可得到符合预期的结果：

df1 = df.groupby(pd.PeriodIndex(df['Date'], freq="M"))[['I1', 'I2', 'I3', 'I4', 'I5', 'I6']].mean()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3118602