按月重新排列pandas系列中的数据，而不考虑年份

在pandas系列中按月重新排列数据，而不考虑年份，可以使用pandas库中的日期时间功能来实现。以下是一个完善且全面的答案：

在pandas中，可以使用to_datetime函数将数据中的日期时间列转换为pandas的日期时间格式。然后，可以使用resample函数按月重新排列数据。

首先，确保日期时间列的数据类型为pandas的日期时间格式。假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含一个名为date的日期时间列，可以使用以下代码将其转换为日期时间格式：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

接下来，使用resample函数按月重新排列数据。可以使用Grouper对象指定按月分组，并使用asfreq方法指定填充缺失值的方式（如果需要）。假设我们想要按月重新排列数据，并填充缺失值为0，可以使用以下代码：

df_resampled = df.resample('M', on='date').sum().asfreq('M', fill_value=0)

上述代码中，'M'表示按月分组，on='date'表示按date列进行分组，sum()表示对每个月的数据进行求和，asfreq('M', fill_value=0)表示将结果重新采样为每月数据，并填充缺失值为0。

这样，df_resampled就是按月重新排列的DataFrame。

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