使用 Pandas GroupBy 和 size()/count() 生成聚合的 DataFrame

所以我目前有一个名为的 DataFramedf这些都不在了：

date                       tag
2011-02-18 12:57:00-07:00  A
2011-02-19 12:57:00-07:00  A
2011-03-18 12:57:00-07:00  B
2011-04-01 12:57:00-07:00  C
2011-05-19 12:57:00-07:00  Z
2011-06-03 12:57:00-07:00  A
2011-06-05 12:57:00-07:00  A
...

我正在尝试按标签和日期（年/月）进行 GroupBy，所以它看起来像：

date     A  B  C  Z
2011-02  2  0  0  0
2011-03  0  1  0  0
2011-04  0  0  1  0
2011-05  0  0  0  1
2011-06  2  0  0  0
...

我已经尝试过以下方法，但它并没有完全给我我想要的。

grouped_series = df.groupby([["%s-%s" % (d.year, d.month) for d in df.date], df.tag]).size()

我知道存在哪个标签等。任何帮助将不胜感激。

更新（对于展望未来的人）：

最终保留日期时间，而不是字符串格式。相信我，这在绘图时会更好：

grouped_df = df.groupby([[ datetime.datetime(d.year, d.month, 1, 0, 0) for d in df.date], df.name]).size()
grouped_df = grouped_df.unstack().fillna(0)

你可以用unstack() http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/generated/pandas.DataFrame.unstack.html and fillna() http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/generated/pandas.DataFrame.fillna.html方法：

>>> g = df.groupby([["%s-%s" % (d.year, d.month) for d in df.date], df.tag]).size()
>>> g
        tag
2011-2  A      2
2011-3  B      1
2011-4  C      1
2011-5  Z      1
2011-6  A      2
dtype: int64
>>> g.unstack().fillna(0)
tag     A  B  C  Z
2011-2  2  0  0  0
2011-3  0  1  0  0
2011-4  0  0  1  0
2011-5  0  0  0  1
2011-6  2  0  0  0