每小时计算 dataframe 中的行数

Question

我有一个 dataframe 有两列：timeStamp 和 eventMessage（字符串）。

timeStamp:                                  eventMessage:
2020-10-19T10:07:56.7450775+02:00           transaction successful 
2020-10-19T10:08:13.025169+02:00            transaction successful 

我想最终得到一个 dataframe 有两列：小时和每小时的 numberOfEvents。

 hour:     numberOfEvents:
 1         41
 2         0
 ...       ...
 24        32

我已经尝试过df.resample('H', on='timeStamp', how='count') ，但我认为 how='count' 现在已弃用？

有没有一种新的快速 pandas 方法来做到这一点？

更新：感谢 Ami Tavory 的提示，df 现在看起来像这样：

timeStamp
10    792
11    792
14    594
15    198
16    198

我实际上不确定它是完全具有一列还是其他类型的 dataframe。 以及如何填写零事件的时间？

Miniupdate：它是 pandas.core.series.Series

将其转换为 df ：

series = df.message.groupby(pd.to_datetime(df.timeStamp).dt.hour).count()
df2 = pd.DataFrame({'hour': series.index, 'counted': series.values})

现在我只需要弄清楚如何添加和填充从 1 到 24 的其他小时，这些小时没有零事件。

Answer 1

关于您的新问题（编辑后）。

将其转换为 df ：

您可以更轻松地将其转换为

df = series.to_frame() 。

现在我只需要弄清楚如何添加和填充从 1 到 24 的其他小时，这些小时没有零事件。

new_index = Index(arange(0,23,1), name="hour")
df.set_index("hour").reindex(new_index).fillna(0)

Answer 2

按小时分组，并计算：

df.eventMessage.groupby(pd.to_datetime(df.timeStamp).dt.hour)).count()