如何使用Pandas按月和年分组和计算行数？

pandas来实现这一点,我的策略是尝试按年份和月份进行分组并添加使用计数.但我得到的最接近的是按年或按月计算人数,但不是两者.

df['birthdate'].groupby(df.birthdate.dt.year).agg('count')

stackoverflow中的其他问题指向一个名为TimeGrouper的Grouper,但在pandas文档中搜索没有发现任何内容.任何的想法？

要对多个条件进行分组,请传递列或列表的列表：

df['birthdate'].groupby([df.birthdate.dt.year, df.birthdate.dt.month]).agg('count')

例：

In [165]:
df = pd.DataFrame({'birthdate':pd.date_range(start=dt.datetime(2015,12,20),end=dt.datetime(2016,3,1))})
df.groupby([df['birthdate'].dt.year, df['birthdate'].dt.month]).agg({'count'})

Out[165]:
                    birthdate
                        count
birthdate birthdate          
2015      12               12
2016      1                31
          2                29
          3                 1

UPDATE

从版本 0.23.0 开始,由于多索引级别名称必须唯一的限制,上述代码不再有效,您现在需要重命名级别才能使其工作：

In[107]:
df.groupby([df['birthdate'].dt.year.rename('year'), df['birthdate'].dt.month.rename('month')]).agg({'count'})

Out[107]: 
           birthdate
               count
year month          
2015 12           12
2016 1            31
     2            29
     3             1