计算月份数量；超过2000笔交易的月份数量是否大于3个。

请参考以下Python代码示例：

import pandas as pd

# 假设交易数据存储在一个名为df的DataFrame中，且包含日期（date）和交易数量（count）两列
# 日期列应该是日期类型（datetime），交易数量列应该是整数类型（int）
# 下面是一个示例数据
df = pd.DataFrame({'date': ['2021-01-01', '2021-02-01', '2021-02-15', '2021-03-01', '2021-03-15', '2021-04-01'],
                   'count': [100, 150, 2500, 120, 180, 3000]})

# 将日期列转换为日期类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 计算月份数量
month_count = df['date'].dt.to_period('M').nunique()
print('月份数量:', month_count)

# 过滤超过2000笔交易的月份
df_filtered = df[df['count'] > 2000]
filtered_month_count = df_filtered['date'].dt.to_period('M').nunique()
print('超过2000笔交易的月份数量:', filtered_month_count)

# 判断超过2000笔交易的月份数量是否大于3个
if filtered_month_count > 3:
    print('超过2000笔交易的月份数量大于3个')
else:
    print('超过2000笔交易的月份数量不大于3个')

上述代码使用pandas库对交易数据进行处理。首先将日期列转换为日期类型，然后使用dt.to_period('M')将日期转换为月份，并使用nunique()计算唯一月份的数量。接着，通过过滤交易数量大于2000的行，得到超过2000笔交易的月份，并再次计算其数量。最后，比较超过2000笔交易的月份数量是否大于3个。