我通常使用R来做统计，但我即将学习python和pandas以及numpy。

我有一个df，我创建自己包含不同的时间（以天为单位）。我提前计算了它们，一个开放日期和（在最后一个列中）一个数字给出了关于该集合的一些信息。

这是df的一部分。（DFT）

Freigabe Fauf Transport/Auslagerung Qualitätsprüfung Packen Auslieferung Gesamt Komp Werk

0 2018-11-29 1.0 27.0 2.0 2.0 31.0 0

1 2018-11-30 0.0 28.0 1.0 2.0 31.0 0

2 2018-06-05 1.0 9.0 7.0 1.0 17.0 1

现在我想把它分开，我用掩码来分隔帧中的几个月。

m1_mask = dft["Freigabe Fauf"].dt.month == 11

m1df1 = dft[m1_mask]

m2_mask = dft["Freigabe Fauf"].dt.month == 06

m2df2 = dft[m2_mask]

现在我有两个不同长度的不同数据帧。我想以列方式绘制时间。

例如，在一个箱线图中第一个和第二个df的“Gesamt”，看看“Gesamt”时间如何随时间变化。在RI中只使用了一个列表和默认的boxplot-function，因为R可以处理列表中不同长度的向量。

my_list = [m1df1["Gesamt"],m2df2["Gesamt"]]

这就是我在python中可以想象它但它不起作用的方式。我该怎么处理？

解决办法：df[['Gesamt']].groupby(df['Freigabe Fauf'].dt.month).boxplot()

输出：

（1）输出

或者，类似地，用seaborn：

import seaborn as sns

sns.set_style("whitegrid")

df['month'] = df['Freigabe Fauf'].dt.month

sns.boxplot(x="month", y='Gesamt', data=df)