Jupyter按月份统计产品购买数量，消费金额，消费次数，消费人数代码

以下是使用Python和Pandas库实现Jupyter按月份统计产品购买数量、消费金额、消费次数和消费人数的代码：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['Date'])

# 按月份统计产品购买数量
product_count = data.groupby(pd.Grouper(key='Date', freq='M')).sum()['Quantity']

# 按月份统计消费金额
total_spent = data.groupby(pd.Grouper(key='Date', freq='M')).sum()['Amount']

# 按月份统计消费次数
transaction_count = data.groupby(pd.Grouper(key='Date', freq='M')).count()['Transaction']

# 按月份统计消费人数
unique_customers = data.groupby(pd.Grouper(key='Date', freq='M')).nunique()['Customer']

# 输出结果
print('按月份统计产品购买数量：\n', product_count)
print('\n按月份统计消费金额：\n', total_spent)
print('\n按月份统计消费次数：\n', transaction_count)
print('\n按月份统计消费人数：\n', unique_customers)

其中，`data.csv` 是包含购买日期、产品数量、消费金额、交易编号和客户编号等信息的数据文件。代码中，首先使用 `pd.read_csv` 读取数据，并将日期列转化为 Pandas 的 `datetime` 类型。然后，使用 `groupby` 函数按月份对数据进行分组，并分别计算产品购买数量、消费金额、消费次数和消费人数。最后，使用 `print` 函数输出结果。