我將一些資料載入到pandasdataframe中，我想將這些資料聚合到日期時間間隔中，並計算每個間隔內的記錄數。問題是，我發現的聚合到日期時間間隔並計算每個間隔內的記錄數的方法看起來相當笨拙，而且可能不是最有效的方法。改變我想分組計算tweet數量的間隔也是一件痛苦的事。在data = [[timestamp('2016-10-26 18:47:53'), 'mention'],
[timestamp('2016-10-26 20:28:35'), 'retweet'],
[timestamp('2016-10-26 20:57:38'), 'tweet'],
[timestamp('2016-10-26 21:36:37'), 'mention'],
[timestamp('2016-10-26 22:49:08'), 'tweet'],
[timestamp('2016-10-27 00:10:19'), 'tweet'],
[timestamp('2016-10-27 01:14:46'), 'tweet'],
[timestamp('2016-10-27 01:45:03'), 'retweet'],
[timestamp('2016-10-27 02:33:03'), 'tweet'],
[timestamp('2016-10-27 05:55:52'), 'retweet'],
[timestamp('2016-10-27 14:26:57'), 'mention'],
[timestamp('2016-10-27 17:46:42'), 'tweet'],
[timestamp('2016-10-27 17:53:33'), 'retweet'],
[timestamp('2016-10-27 18:53:38'), 'tweet'],
[timestamp('2016-10-27 21:02:00'), 'retweet'],
[timestamp('2016-10-27 21:23:50'), 'retweet'],
[timestamp('2016-10-27 22:21:01'), 'retweet'],
[timestamp('2016-10-28 05:30:02'), 'retweet'],
[timestamp('2016-10-28 13:11:01'), 'retweet'],
[timestamp('2016-10-28 16:55:13'), 'retweet'],
[timestamp('2016-10-28 18:25:02'), 'retweet'],
[timestamp('2016-10-28 18:54:44'), 'retweet'],
[timestamp('2016-10-28 19:22:14'), 'tweet'],
[timestamp('2016-10-28 19:23:20'), 'tweet'],
[timestamp('2016-10-28 22:33:03'), 'tweet']]
df = pd.dataframe(data, columns=['datetime', 'type'])
df['type'].groupby([df.datetime.dt.month, df.datetime.dt.day,df.datetime.dt.hour]).count().plot(kind="line")
如果你還可以幫助我找出如何把「型別」分成3行的話，你就可以得到額外的分數！：)
python 日期時間計算
usr bin python coding utf 8 from datetime import datetime,timedelta timedelta代表兩個datetime之間的時間差 now datetime.now past datetime 2010,11,12,13,14,15,16 ...
mysql 按日期 Mysql 中按日期統計資料
select date format create time,y u weeks,count caseid count from tc case group by weeks select date format create time,y m d days,count caseid count f...
各種按日期 時間段統計SQL語句
前一日 select from 表名 where datediff d,cast 日期 as datetime getdate 1 上週 select from 表名 where datediff ww,cast 日期 as datetime getdate 1 上週 select from 表名 ...