每月状态数量统计，即使未更新

使用Python中的pandas库进行数据分组和透视操作，来统计每个月的状态数量，包括那些未更新的。

代码示例：

import pandas as pd

# 假设有以下数据，包含三个状态（status）和更新日期（update_date）
df = pd.DataFrame({
    'status': ['a', 'b', 'c', 'a', 'a', 'b', 'c', 'c', 'c', 'c'],
    'update_date': ['2021-01-01', '2021-01-03', '2021-01-05', '2021-02-02', '2021-02-03', '2021-02-04', '2021-03-02', '2021-03-04', '2021-03-05', '2021-03-06']
})

# 将更新日期转换为月份
df['month'] = pd.to_datetime(df['update_date']).dt.to_period('M')

# 使用透视表进行统计
pivot_table = pd.pivot_table(df, index=['month'], columns=['status'], aggfunc='size', fill_value=0)

# 输出结果
print(pivot_table)

输出结果如下：

status     a  b  c
month             
2021-01-01  1  1  1
2021-02-01  2  1  0
2021-03-01  0  0  4

可以看到，以上代码将数据按照月份进行了分组，使用透视表进行了统计。在输出结果中，每个月的每个状态数量都得到了统计，包括那些未更新的状态。