pandas groupby sum，按日期时间计数，其中仅考虑年份

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据处理、清洗和分析。

在pandas中，groupby函数可以根据指定的列对数据进行分组，并对分组后的数据进行聚合操作。sum函数可以对分组后的数据进行求和操作。

对于按日期时间计数的需求，可以先将日期时间列转换为日期类型，然后使用groupby函数按年份进行分组，并使用sum函数对计数列进行求和操作。

以下是一个完整的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'日期时间': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-02-01', '2022-02-02', '2023-01-01'],
        '计数': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期时间列转换为日期类型
df['日期时间'] = pd.to_datetime(df['日期时间'])

# 按年份进行分组，并对计数列进行求和
result = df.groupby(df['日期时间'].dt.year)['计数'].sum()

print(result)

输出结果为：

日期时间
2022    10
2023     5
Name: 计数, dtype: int64

这个示例中，我们首先创建了一个包含日期时间和计数两列的示例数据集。然后，使用pd.to_datetime函数将日期时间列转换为日期类型。接下来，使用groupby函数按年份进行分组，并对计数列进行求和操作。最后，打印出结果。

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