Pandas 数据处理：将日期列转换为日期类型并分组统计天气数据

以下代码演示了如何使用 Pandas 库对气象数据进行处理，具体步骤如下：

1. 将名为 'zrm_weather_table' 的数据框赋值给变量 'df'。

df = zrm_weather_table

2. 将 'df' 中的 '日期' 列中的元素转换为 datetime 类型。

df['日期'] = df['日期'].apply(lambda x: pd.to_datetime(x))

3. 在 'df' 中添加一列 'month'，其值为 '日期' 列中的月份。

df['month'] = df['日期'].dt.month

4. 使用 groupby 方法，以 'month' 和 '天气' 为关键字进行分组，并使用 size 方法计算每组的大小。

df_agg = df.groupby(['month','天气']).size().reset_index()

5. 使用 reset_index 方法重置索引，并将默认列名 '0' 改为 'count'。

df_agg.columns = ['month','tianqi','count']

6. 将重置索引后的 DataFrame 的列名更改为 'month'、'tianqi' 和 'count'。

df_agg.columns = ['month','tianqi','count']

以上代码完成了将气象数据中的日期列转换为日期类型，并根据月份和天气进行分组统计，最后将结果存储在名为 'df_agg' 的数据框中。