假设我有一个开始日期和结束日期，如下所示：
start_d = datetime.date(2017, 7, 20)
end_d = datetime.date(2017, 9, 10)
我希望获得一个如下所示的 Pandas DataFrame：
Month NumDays
2017-07 12
2017-08 31
2017-09 10
它显示了我的范围内每个月的天数。
到目前为止，我可以生成每月系列pd.date_range(start_d, end_d, freq='MS').
您可以使用date_range http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.date_range.html默认情况下day先频率，再创建Series and resample http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.resample.html with size http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.core.resample.Resampler.size.html。最后转换为month期间由to_period http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.dt.to_period.html:
import datetime as dt
start_d = dt.date(2017, 7, 20)
end_d = dt.date(2017, 9, 10)
s = pd.Series(index=pd.date_range(start_d, end_d), dtype='float64')
df = s.resample('MS').size().rename_axis('Month').reset_index(name='NumDays')
df['Month'] = df['Month'].dt.to_period('m')
print (df)
Month NumDays
0 2017-07 12
1 2017-08 31
2 2017-09 10
谢谢Zero https://stackoverflow.com/questions/46319852/pandas-monthly-date-range-with-number-of-days/46319991?noredirect=1#comment79600857_46319991为了简化解决方案：
df = s.resample('MS').size().to_period('m').rename_axis('Month').reset_index(name='NumDays')
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