如何按年月统计Pandas DataFrame行数并按日期从旧到新排序

需求1：按年月分组统计行数 #

你可以直接调用datetime列的dt.to_period('M')方法提取年月维度，再用分组计数即可：

# 统计结果的索引为Period类型年月（如2019-01）
monthly_count = df.groupby(df['daate'].dt.to_period('M')).size().reset_index(name='行数')

# 如果需要年月为字符串格式，可改用strftime格式化
monthly_count_str = df.groupby(df['daate'].dt.strftime('%Y-%m')).size().reset_index(name='行数')

上述代码中size()方法直接统计每个分组的总行数，最终输出结果和你的预期完全一致：2019-01对应2行，2020-01、2020-02各对应1行。

需求2：按日期从旧到新升序排序 #

调用sort_values方法指定按datetime类型的日期列排序即可，默认排序规则就是升序：

# 排序后重置索引，删除原有旧索引
df_sorted = df.sort_values('daate').reset_index(drop=True)

如果需要修改排序规则为降序，额外添加参数ascending=False即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MC2020