我有一个 Pandas 事件数据框，列中有时间戳作为索引和一些标量值(它的含义在这里不是那么重要)。我想绘制一个时间序列，在任何一个小时内发生了多少事件。
原始数据(比此处显示的要多得多)如下所示:
size
timestamp
2015-08-17 15:07:05.628000 50877
2015-08-17 15:07:05.701000 62989
2015-08-17 15:07:05.752000 33790
2015-08-17 15:07:05.802000 100314
2015-08-17 15:07:05.862000 10372
....
随后，我按照以下方式按小时对这些事件进行了分组:
counts = df.groupby( [df.index.year, df.index.month, df.index.day, df.index.hour] ).count()
即最终得到一个多级索引，有 4 个级别。
但现在我正在努力创建一个很好的图表。诚然，我的 Pandas 可视化技巧非常狡猾。我没有得到更多比:
counts.plot()
但这使得 x 轴完全不可读(元组序列)。我希望 x 轴是一个适当的时间序列，可以很好地与绘图的分辨率等缩放。我正在 IPython 中执行此操作，以防万一。 (我想这个问题可能归结为如何将 4 个索引级别再次折叠为一个时间戳)。
我很乐意阅读一些引用资料，因此请随时指出任何有用的链接以供阅读。我环顾四周，但无法立即找到有关特定主题的任何信息。
(另外，请随意提出任何替代方法来实现我想要做的事情 - 不确定多级索引是否最合适)。
谢谢!
最佳答案
我想你要找的是resample .它旨在按时间范围处理重组。尝试:
df.resample('1H').count().plot()
关于python - 用 Pandas 绘制时间序列的分箱计数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/32137318/