python - Pandas DataFrame 按时间戳分组

标签 python pandas datetime time-series

我有一个用例,其中:

数据的格式为:Col1、Col2、Col3 和时间戳。

现在,我只想获取行数与时间戳箱的计数。

即对于每半小时的存储桶(即使是没有相应行的存储桶),我需要计算有多少行。

时间戳分布在一年内,所以我不能把它分成 24 个桶。

我必须每隔 30 分钟将它们装箱一次。

最佳答案

groupby通过 pd.Grouper

# optionally, if needed
# df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Timestamp'], errors='coerce')  
df.groupby(pd.Grouper(key='Timestamp', freq='30min')).count()
resample
df.set_index('Timestamp').resample('30min').count()

关于python - Pandas DataFrame 按时间戳分组,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57619777/

相关文章:

python - Youtube API 请求凭据

python - 根据列值将数据从一个 Pandas 数据框复制到另一个

python - 在 groupby 和操作子数据帧之后保持其他列值不变

python - SQL 的 "NOT IN"运算符的 Pandas 模拟

javascript - 用时刻严格解析日期

python - 根据DataFrame从DataFrame列表中删除DataFrame - python?

python - Matplotlib Contour Clabel 位置

javascript - 如何在 Django 应用程序中通过 javascript 执行客户端软件?

python - 计算 pandas DataFrame 的事件间隔

mysql - date_add 并永远重复