Question

这是我的数据框的样子：

                   user_id  time    hour weekday    location 
updated_at                                          
2019-09-02 05:29:00 29279   5:29:35  5   0            A      
2019-09-02 05:29:00 29279   5:29:39  5   0            A      
2019-09-02 05:29:00 29279   5:29:42  5   0            A      
2019-09-02 05:29:00 29279   5:29:49  5   0            B       
2019-09-02 05:32:00 29279   5:32:28  5   0            C

每天我想要每个位置每小时的行总和

*想要实现类似df.groupby(["month-day hour", "location]).count()

的功能

现在，我已经创建了一个附加列，该列与月-日小时相关联

               user_id  time    hour weekday    location  date-hour
updated_at                                          
2019-09-02 05:29:00 29279   5:29:35  5   0            A       9-2 5
2019-09-02 05:29:00 29279   5:29:39  5   0            A       9-2 5
2019-09-02 05:29:00 29279   5:29:42  5   0            A       9-2 5
2019-09-02 05:29:00 29279   5:29:49  5   0            B       9-2 5
2019-09-02 05:32:00 29279   5:32:28  5   0            C       9-2 5

然后使用似乎可以完成工作的df.groupby(["date-hour", "location]).count()，但是由于现在索引是“月日小时”格式，因此我无法利用datetimeindex。

如果无法实现*，如何更改“月日小时”格式以更正日期时间。当我尝试pd.to_datetime("9-10 11")时，将11视为给我Timestamp('2011-09-10 00:00:00')

的一年

Answer 1

只需从datetime对象中删除分钟和秒信息。应该这样做：

数据

public static AccountManager Create()
    {
        string mode = ConfigurationManager.AppSettings["Mode"].ToString();

        switch (mode)
        {
            case "FreeTest":
                return new AccountManager(new FileAccountRepository(mode), new FreeAccountTestRepository());                    
            case "BasicTest":
                return new AccountManager(new FileAccountRepository(mode), new BasicAccountTestRepository());
            case "PremiumTest":
                return new AccountManager(new FileAccountRepository(mode), new PremiumAccountTestRepository());

            default:
                throw new Exception("Mode value in app config is not valid");
        }


    }

解决方案

df = pd.DataFrame([['2019-09-02 05:29:00', '29279', 'A'],
 ['2019-09-02 05:29:00', '29279', 'A'],
 ['2019-09-02 05:29:00', '29279', 'A'],
 ['2019-09-02 05:29:00', '29279', 'B'],
 ['2019-09-02 05:32:00', '29279', 'C']], columns = ['datetime', 'user_id', 'location'])
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])

print(df.to_string())



             datetime user_id location
0 2019-09-02 05:29:00   29279        A
1 2019-09-02 05:29:00   29279        A
2 2019-09-02 05:29:00   29279        A
3 2019-09-02 05:29:00   29279        B
4 2019-09-02 05:32:00   29279        C

输出

df['time_hour'] = df['datetime'].map(lambda x: x.replace(minute=0, second=0))

Answer 2

我相信您只需要df.index.floor('H')和location的分组方式

df_out = (df.groupby([df.index.floor('H'), 'location']).location.count()
            .reset_index(1, name='count'))

Out[311]:
                    location  count
updated_at
2019-09-02 05:00:00  A            3
2019-09-02 05:00:00  B            1
2019-09-02 05:00:00  C            1

使用熊猫分组按月-日小时

2 个答案: