df.groupby([pd.Grouper(freq=‘1M‘, key=‘Date‘), ‘Buyer‘]).sum()

df.groupby([pd.Grouper(freq='1M', key='Date'), 'Buyer']).sum() 用于根据特定的时间频率和买家（Buyer）对 DataFrame 进行分组，然后计算每个分组的总和。下面是对这行代码的逐步解释：

1. df.groupby([...])：这个操作会根据传入的多个条件进行分组。[...] 中的条件决定了如何分组数据。

2. pd.Grouper(freq='1M', key='Date')：

   • key='Date' 表示我们要根据名为 'Date' 的列来进行分组。
   • freq='1M' 指定了按月进行分组，1M 表示按一个月的时间间隔进行分组。
   • pd.Grouper() 允许我们对日期列进行重新分组，在此例中就是将数据按每个月进行分组。

3. 'Buyer'：在这个分组条件中，我们还指定了根据 'Buyer' 列进行分组，即按买家的不同进行分组。

4. .sum()：在分组后，.sum() 计算每个分组内所有数值型列的和。

示例：

假设你有一个类似于以下结构的 DataFrame：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {
    'Date': ['2021-01-01', '2021-01-15', '2021-02-01', '2021-02-20', '2021-03-05'],
    'Buyer': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],
    'Amount': [100, 200, 150, 300, 250]
}
df = pd.DataFrame(data)
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])  # 确保 'Date' 列是日期格式

print(df)

输出将是：

        Date Buyer  Amount
0 2021-01-01     A     100
1 2021-01-15     B     200
2 2021-02-01     A     150
3 2021-02-20     B     300
4 2021-03-05     A     250

执行 df.groupby([pd.Grouper(freq='1M', key='Date'), 'Buyer']).sum() 后：

result = df.groupby([pd.Grouper(freq='1M', key='Date'), 'Buyer']).sum()
print(result)

输出结果将会是：

                   Amount
Date       Buyer          
2021-01-31 A          100
           B          200
2021-02-28 A          150
           B          300
2021-03-31 A          250

解释：

• 按月分组：数据按 'Date' 列中的日期，按每个月的时间频率进行分组。每个分组的时间范围是该月的最后一天（例如，2021-01-31 代表 1 月份的数据）。
• 按买家分组：除了按月分组外，数据还根据 'Buyer' 列进行分组。
• 计算总和：对每个分组内的 Amount 列进行求和。

例如，在 2021-01-31 这一组中，买家 A 的总金额为 100，买家 B 的总金额为 200。