通过在小时和天级别进行分组来绘制时间序列数据

Question

我有一个 Pandas 数据框，它在提出乘车请求时带有时间戳。 数据具有时间序列性质。 我想绘制超过 365 天每天提出的请求数。 我创建了一个包含所有列的新列，并尝试按操作和绘图分组，但没有运气。 有人可以帮忙吗？

Time Stamp                        Ride
2018-04-07 07:07:17                1
2018-04-07 07:06:12                1

Answer 1

有几种方法可以做到这一点。 首先让我们获取数据：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Time Stamp': ['2018-04-07 07:07:17', '2018-04-07 07:06:12'], 'Ride': [1, 1]})
df['Time Stamp'] = pd.to_datetime(df['Time Stamp'])

您可以将groupby与Grouper一起使用，它返回一个系列：

df.groupby(pd.Grouper(key='Time Stamp', freq='1D')).Ride.sum()

# Time Stamp
# 2018-04-07    2
# Freq: D, Name: Ride, dtype: int64

或者您可以将时间戳放在索引中并使用resample ，它返回一个数据帧：

df.set_index('Time Stamp').resample('1D').sum()

#               Ride
# Time Stamp    
# 2018-04-07    2