按分钟，小时，天，月和年分组？

Question

我正在寻找问题的解决方案，但找不到。 所以我希望你能帮助我。

问题：

我想计算一分钟内的推文数量。

数据集：

    time                       sentiment
0   2018-05-02 14:28:59.281     0.8104
1   2018-05-02 14:29:03.540     0.6536
2   2018-05-02 14:29:09.570     0.0000
3   2018-05-02 14:29:10.445     0.0000
4   2018-05-02 14:29:22.245     0.0000
5   2018-05-02 14:29:23.349     0.4389
6   2018-05-02 14:29:28.329     0.2732
7   2018-05-02 14:29:30.410     0.2732
8   2018-05-02 14:29:46.122     0.0000
9   2018-05-02 14:29:53.194     -0.5562

我想在一分钟内计算推文的数量，然后绘制它们。 但是，当我使用groupby().count()这会删除日期，月份和年份。

我在第一分钟取回了所有推文，但我想获取14:29 2018-05-02的推文数量，然后是14:30 2018-05-02的推文数量。

Answer 1

使用pandas数据框，您可以用一分钟的时间进行groupby并count 。 您需要确保time是datetime time字段，例如：

df.time = pd.to_datetime(df.time)

然后简单地：

df.groupby(df.time.dt.to_period('Min')).count()