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

可以使用Python中的datetime和collections库来实现该功能。具体步骤如下：

1. 首先将数据集中的每个日期转换为datetime类型。假设数据集存储在一个列表中，可以使用如下代码将其转换为datetime类型：

from datetime import datetime

dates = ['2020-01-01', '2020-01-10', '2021-02-15', '2022-03-20']
date_objects = [datetime.strptime(date, '%Y-%m-%d') for date in dates]

2. 然后可以使用collections库中的defaultdict来计算每个年份的各个月份的天数。具体来说，可以创建一个defaultdict，键为年份，值为另一个defaultdict，键为月份，值为天数。然后可以遍历datetime对象列表，对于每个datetime对象，取出其年份和月份，并将对应的天数加1。代码如下：

from collections import defaultdict

day_counts = defaultdict(lambda: defaultdict(int))

for date in date_objects:
    year = date.year
    month = date.month
    day_counts[year][month] += 1

3. 最后可以输出结果，格式为“年份-月份: 天数”。代码如下：

for year, months in sorted(day_counts.items()):
    print(year)
    for month, count in sorted(months.items()):
        print(f'{year}-{month}: {count}')

完整代码如下：

from datetime import datetime
from collections import defaultdict

dates = ['2020-01-01', '2020-01-10', '2021-02-15', '2022-03-20']
date_objects = [datetime.strptime(date, '%Y-%m-%d') for date in dates]

day_counts = defaultdict(lambda: defaultdict(int))

for date in date_objects:
    year = date.year
    month = date.month
    day_counts[year][month] += 1

for year, months in sorted(day_counts.items()):
    print(year)
    for month, count in sorted(months.items()):
        print(f'{year}-{month}: {count}')

输出结果为：

2020
2020-1: 2
2021
2021-2: 1
2022
2022-3: 1