利用python统计一个datetime64[ns]类型的数据集中 不同年份的各个月份的天数

可以使用pandas库中的groupby和agg函数来统计不同年份的各个月份的天数。具体代码如下：

import pandas as pd

# 生成包含日期数据的DataFrame示例
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range(start='2020-01-01', end='2022-12-31')})

# 将日期列转换为datetime64[ns]类型，提取年份和月份列
df['year'] = pd.DatetimeIndex(df['date']).year
df['month'] = pd.DatetimeIndex(df['date']).month

# 定义一个计算天数的函数
def count_days(x):
    return x.count()

# 按年份和月份分组，使用agg函数计算天数
result = df.groupby(['year', 'month'])['date'].agg(count_days)

# 输出结果
print(result)

运行结果为：

year  month
2020  1        31
      2        29
      3        31
      4        30
      5        31
      6        30
      7        31
      8        31
      9        30
      10       31
      11       30
      12       31
2021  1        31
      2        28
      3        31
      4        30
      5        31
      6        30
      7        31
      8        31
      9        30
      10       31
      11       30
      12       31
2022  1        31
      2        28
      3        31
      4        30
      5        31
      6        30
      7        31
      8        31
      9        30
      10       31
      11       30
      12       31
Name: date, dtype: int64