调整报告的数据帧日期以使用自定义间隔

Question

我有以下数据帧：

date       01/2018      01/2019      02/2018  ... 10/2017 11/2017      12/2017     
              id_x id_y    id_x id_y    id_x  ...    id_y    id_x id_y    id_x id_y
department                                    ...                                  
0              NaN  NaN     NaN  NaN     NaN  ...     NaN     NaN  NaN     NaN  NaN
1            149.0  NaN   112.0  4.0   103.0  ...     NaN     NaN  NaN     NaN  NaN
799            NaN  NaN     NaN  NaN     NaN  ...     3.0    80.0  NaN    79.0  2.0

最初的数据有日期和时间戳。在我的输出中，日期被转换并分组为月份和年份（然后旋转）

我现在的问题是，我需要聚合或报告的时间间隔是定制的（基于用户输入-它们不总是每月一次）。间隔可以是：
-每月
-每年（日历年）
-按周期（从特定日期开始的一年（12个月）
-半年/6个月
-每季度

所使用的最小间隔始终是个月（永远不会是天或次）。使用的最大间隔为12个月（但不总是日历年）。因此，我似乎想回到我目前的几个月，然后“卷起他们”到更长的时期需要

我有一个函数，它输出每个间隔所需的“开始”日期列表

def DefineIntervals(start_date, end_date, Interval = 0):
    timeframes_mos = pd.date_range(start_date,end_date, freq='MS').strftime('%m/%Y').tolist()
    timeframes_qtr = pd.date_range(start_date,end_date, freq='QS').strftime('%m/%Y').tolist()
    timeframes_yrs = pd.date_range(start_date,end_date, freq='12MS').strftime('%m/%Y').tolist()
    return timeframes_mos, timeframes_qtr, timeframes_yrs

我纠结于是用它们构造一个新的数据帧，然后尝试某种形式的合并，还是简单地传递一个变量以在所需的时间间隔内输出这个数据帧-无论哪种方式都应该让我得到所需的最终结果，即报告自定义时间间隔，其中一些可能是从今年3月到明年2月底的一年

似乎以下操作可以聚合所需的帧：
定时器
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Grouper.html
周期
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Period.html
剪切
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.cut.html
重新采样
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.resample.html

我被困在如何进行和不确定什么是最有效的功能是使用（如果以上任何一项）鉴于需要