给定一个百度搜索指数表baidu_index.xls，里面包含了id、keyword、index、date四个字段（如图8-6所示），每行数据记录了某个关键词在某天被搜索的次数，比如，第1行数据的含义是，“缤智”这个关键词在2018年12月1日一共被搜索了2699次。要求计算出每个车型每个月的搜索指数（即一个月总共被搜索的次数）。

好的，这是一个数据处理问题。我们可以通过Python的pandas库来实现。

首先，我们需要读取baidu_index.xls文件：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('baidu_index.xls')

然后，我们需要将日期格式转换为月份格式，并新增一列“month”：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['month'] = df['date'].dt.to_period('M')

接下来，我们可以按照车型和月份对数据进行分组，并计算每个分组的搜索指数总和：

result = df.groupby(['keyword', 'month']).sum()['index']

最后，我们可以将结果保存到一个新的Excel文件中：

result.to_excel('search_index.xlsx')

完整代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('baidu_index.xls')
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['month'] = df['date'].dt.to_period('M')

result = df.groupby(['keyword', 'month']).sum()['index']
result.to_excel('search_index.xlsx')