示例數據框：    id           start1        end1      start2        end20  Bob       2018-11-29  2018-11-30  2018-12-01  2018-12-311  James     2018-10-19  2018-10-31         NaT         NaT2  Jane      2018-04-05  2018-07-12  2018-11-29  2018-11-30鑒于上述示例數據框，我想按月和年顯示頻率計數。讓我們假設在這些時期，每個人 ( id) 都受到某種事物的“影響”。每個人最多有兩個時間段（總是至少有一個時間段（即start1和end1），但可能有也可能沒有第二個時間段（即，start2和end2））。我想顯示在任何人受到影響的整個時間范圍內，有多少人受到月和年的影響。例如，上面的數據會產生這樣的結果（不確定年-月是同一列還是多列——不管什么都行）：   year-month  count0     2018-04      11     2018-05      12     2018-06      13     2018-07      14     2018-08      05     2018-09      06     2018-10      17     2018-11      28     2018-12      1我的最終目標是跨不同時間段（例如，年（在本示例數據中均為 2018 年）、月/年、周等）查看這些數據。我不知道如何將這些解包成一個系列，以便我可以在單列上繪制直方圖。我知道一旦我將它們放在一個列中（例如，date），我可以執行以下操作：df.groupby(df["date"].dt.month).count().plot(kind="bar")但這只能按月計算，并且假設我已經將日期放在一列中。datetime如果在每個時間范圍之間，我可以使用并繼續在循環中添加天數，直到我到達結束日期，但是每次我做類似的事情時，我都知道 pandas/numpy 有更好的方法。我正在尋找更好的方法。