首先，把年和月分开。

df.rename(columns={"month": "ym"}, inplace=True)
df[["year", "month"]] = df["ym"].astype(str).str.split("-", expand=True)

然后，您可以按年对 Dataframe 进行分组，并计算每年的观测数（计算每年的行数）。

observations_per_year = df["year"]\
    .groupby(df["year"])\
    .agg("count")\
    .reset_index(name="observations")
observations_per_year[observations_per_year["observations"] < 12]

假设您有少于12个观测值的年份，它们将显示如下：

year  observations
0   1982            11
4   1986            11
5   1987            11
6   1988            10
11  1993            11

由于缺乏细节和样本数据，我对您的数据做了一些假设：
1.每个数据集在一年中的任何月份都不超过一行（即，每年最多12行/观察结果）。
1.每个 Dataframe 每行包含一个观察，如示例所示（因此，您可以在合并 Dataframe 之前对每个 Dataframe 执行此操作）。因此，按年-月计算行数是计算任何给定月份观察数的准确方法。
1.数据的排序顺序是无关紧要的（如果需要，您可以稍后按年-月排序）。