我有一个看起来像这样的Pandas数据框-
ID |发布日期|主题
1 | 2020-03-11 |法律
2 | 2020-03-16 |房屋
3 | 2020-03-18 |房屋
4 | 2020-04-06 |法律
5 | 2020-04-08 |税收
Published Date是datetime64 [ns]列。
我想在绘图时间序列折线图中显示每个主题的每周出版量（按主题分组的每周出版物数）。 我不确定是否应该在使用Plotly之前对数据进行分组，或者Plotly具有可以帮助我完成此操作的功能。
任何帮助将不胜感激。
答案 0 :(得分：1)
如果您将// Google login
public function googleSocialLogin(Request $request){
Socialite::driver('google')->stateless()->redirect();
}
// Google callback
public function googleSocialLoginCallback(){
$userSocial = Socialite::driver('google')->stateless()->user();
$user = User::where('email',$userSocial->email)->first();
\Auth::login($user);
return redirect()->intended($this->redirectPath());
}
// Facebook login
public function facebookSocialLogin(Request $request){
Socialite::driver('facebook')->stateless()->redirect();
}
// Facebook callback
public function facebookSocialLoginCallback(){
$userSocial = Socialite::driver('facebook')->stateless()->user();
$user = User::where('email',$userSocial->email)->first();
\Auth::login($user);
return redirect()->intended($this->redirectPath());
}
列用作DateTime列，则可以执行以下操作：
Published Date这将为您提供最终的DataFrame，以显示每个星期主题分组的大小（每组的行数）。
如果您的列不是DateTime格式，只需在列上使用# create new column with week-of-year value
df['Week'] = df['Published Date'].dt.week
# groupby week + topic (or vise-versa)
gb = df.groupby(['Week', 'Topic']
volume = gb.size()
即可将其转换为(docs)。