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df=pd.DataFrame([[datetime.date(2018, 8, 10), 1076.2392505636847],

[datetime.date(2018, 8, 11), 3537.9781979862732],

[datetime.date(2018, 8, 12), 8637.536518161462],

[datetime.date(2018, 8, 13), 15660.768121458246],

[datetime.date(2018, 8, 14), 21087.477911830327],

[datetime.date(2018, 8, 15), 21087.477911830327],

[datetime.date(2018, 8, 16), 15660.768121458246],

[datetime.date(2018, 8, 17), 8637.536518161465],

[datetime.date(2018, 8, 18), 3537.9781979862732],

[datetime.date(2019, 8, 19), 1076.2392505636856]],

columns=["Date",'amount'])

将日期列转换为日期时间

df.Date=pd.to_datetime(df.Date)

df.index=[df.Date.dt.year, df.Date.dt.month]

年、月合计

df.groupby(['year','month']).sum()

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