按天/月/年来存储Pandas系列日期串的最有效方法是什么？

Question

我发现自己经常做下面这样的事情，从一个数据帧开始，这个数据框有一列字符串格式的日期，我想用一些日历单位（天、月、年等）来表示。我求助于下面这样的方法，因为我知道resample只适用于DateTimeIndex系列。在

有没有一种更有效的按日期分类的方法，在代码方面更简洁和/或处理速度更快？在

    build = pd.to_datetime(df.date_build,'%m/%d/%y')
    build = pd.DatetimeIndex(build)
    final = build.to_series()
    one = final.resample('M',how='count')

Answer 1

可以直接按时间列分组：

df.groupby(pd.Grouper(key='date_build', freq='M')).size()

只是在运行时方面稍微快一点——所有这些转换操作都相当快。在

^{pr2}$