统计一个datetime数据集中的各个月份的天数

可以使用Python中的datetime库和pandas库来完成这个任务。下面是一个可能的代码示例：

import datetime
import pandas as pd

# 创建一个datetime数据集
dates = [datetime.date(2021, 1, 1), datetime.date(2021, 2, 15), 
         datetime.date(2021, 3, 31), datetime.date(2021, 4, 10), 
         datetime.date(2021, 5, 23), datetime.date(2021, 6, 5)]

# 将日期列表转换为pandas的日期数据类型
df = pd.DataFrame({'date': dates})

# 添加一列月份数据
df['month'] = df['date'].apply(lambda x: x.month)

# 统计各个月份的天数
result = df.groupby('month').agg({'date': lambda x: x.count()})

# 打印结果
print(result)

输出结果为：

       date
month      
1         1
2         1
3         1
4         1
5         1
6         1

这表明，该数据集中每个月份都有一个日期。如果数据集中有多个日期，那么该方法将计算每个月份的日期数。