回答編集履歴
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単純ミスを修正
answer
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@@ -21,7 +21,7 @@
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import matplotlib.pyplot as plt
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matplotlib.use('TkAgg')
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df = pd.read_csv('tera1.csv', parse_dates=['日時'])
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-
df['年月'] = df['日時'].dt.strftime('%Y/%
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+
df['年月'] = df['日時'].dt.strftime('%Y/%m')
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print(df)
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xt = pd.crosstab(index=df['年月'], columns=df['グループ'])
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補足を追加
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@@ -1,7 +1,7 @@
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``pandas.crosstab()``の代わりに ``df.groupby([pd.Grouper(freq='MS'), 'グループ']).count().unstack()`` を使うと月集計になるかと思います
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```Python
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df = pd.read_csv(tera1.csv', parse_dates=['日時'], index_col='日時')
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+
df = pd.read_csv('tera1.csv', parse_dates=['日時'], index_col='日時')
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#xt = pd.crosstab(df.index,df['グループ'])
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@@ -10,4 +10,22 @@
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xt.plot(kind='bar')
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plt.show()
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### 【追記】
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元の日時データを月毎のデータに変換したいのであれば ``Series.dt.strftime()`` にて文字列に変換するとよいかと思います。
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```Python
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import pandas as pd
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import matplotlib
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import matplotlib.pyplot as plt
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matplotlib.use('TkAgg')
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df = pd.read_csv('tera1.csv', parse_dates=['日時'])
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df['年月'] = df['日時'].dt.strftime('%Y/%M')
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print(df)
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xt = pd.crosstab(index=df['年月'], columns=df['グループ'])
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xt.plot(kind='bar')
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plt.show()
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