python中如何利用pandas对时间序列以年月进行分组

在Python中，你可以使用Pandas库的`groupby`函数来对时间序列数据按年月进行分组。首先，你需要确保你的时间列是以日期时间（datetime）格式存储的。以下是一个简单的步骤示例：

import pandas as pd

# 假设df是一个包含日期时间列'date_column'的数据框
df['date'] = pd.to_datetime(df['date_column'])  # 将字符串转换为日期时间格式

# 按年月分组
grouped = df.groupby(df['date'].dt.to_period('M'))  # dt属性用于获取日期时间部分，to_period()函数将频率设定为月(M)

# 对每个组进行聚合或其他操作，例如计算平均值、总和等
monthly_summary = grouped.mean()  # 或其他你感兴趣的统计方法

在这个例子中，`groupby()`会创建一个新的GroupBy对象，然后你可以使用该对象进行聚合操作，如求平均值(`mean()`)，计数(`count()`)，或者其他自定义函数。