Question

我有一个像这样的数据框。

trip_start        trip_end           day_of_month 
2008/1/15 0:01    2008/1/15 0:35     15
2008/1/15 0:02    2008/1/15 0:08     15
2008/1/15 0:03    2008/1/15 0:19     15
2008/1/15 0:05    2008/1/15 0:16     15
2009/2/16 0:01    2009/2/16 0:35     16
2009/2/16 0:02    2009/2/16 0:08     16
2009/2/16 0:03    2009/2/16 0:19     16
2009/2/16 0:05    2009/2/16 0:16     16

...

如何在每个月的每一天找到一小时内的最大行程次数（同一天开始和结束，不必在确切时间开始）？我试着用

month_group = data.groupby("dayofmonth")

但我不确定从哪里去。

Answer 1

如果您尚未将列转换为datetime个对象，则应首先执行此操作：

df["time_start"] = pd.to_datetime(df["trip_start"])
df["time_end"] = pd.to_datetime(df["trip_end"])

接下来，我将假设您将行程定义为在一小时内结束，如果它在一小时内结束。（您可以将此更改为以小时为单位，只需将trip_end更改为trip_start，如果按照其他一些标准告诉我，我可以将其更改为

df["hour"] = df["trip_end"].dt.hour
df = df.groupby("dayofmonth")["hour"].count()

寻找熊猫最繁忙的时期

1 个答案: