python - 聚合时间戳以查看我在 10 分钟的时间间隔内有多少答案

【问题标题】：python - Aggregating time stamps to see how many I have in 10 minutes time intervalspython - 聚合时间戳以查看我在 10 分钟的时间间隔内有多少
【发布时间】：2016-06-01 10:53:02
【问题描述】：

我有一个 jason 文件中的日期列表，并且喜欢汇总它们以查看我在 10 分钟的时间间隔内有多少个日期。我认为 Pandas 中的时间序列是我应该寻找的，但我很困惑！有什么想法吗？

[更多详情] 当我使用 pd.read_json 加载 json 文件时；我只得到一列；其中大约有 10,000 行。每行都是一个 pandas.tslib.Timestamp，例如“1970-01-01 20:12:16”。理想情况下，我喜欢将这些时间戳分组为 10 分钟的时间间隔；查看每个间隔中有多少个时间戳并绘制条形图（直方图）。

【问题讨论】：

那么，时间的格式是怎样的？你都尝试了些什么？你必须给我们更多的合作。
请看这里，了解如何提出好问题：stackoverflow.com/help/mcve
刚刚添加了更多细节..

标签： python pandas time series

【解决方案1】：

你可以这样做resample。

时间戳列上的第一个索引，如果您还没有这样做的话：

df.set_index('time', inplace=True)

添加一个数字列（你需要一些东西来重新采样聚合）：

df['count'] = 1

最后根据需要重新采样：

df.resample('10T', how='sum')

【讨论】：

【解决方案2】：

我使用截断来做到这一点：

import random
import pandas as pd
import datetime as dt

ts = [dt.datetime.now() + dt.timedelta(minutes = random.randint(1000)) for _ in range(1000)] 
df = pd.DataFrame(ts, columns = ['ts'])

def truncate(t):
    return dt.datetime(month = t.month, day = t.day, year = t.year, hour = t.hour, minute = (55 / 10) * 10)

df.ts.map(truncate).value_counts()

每 10 分钟将给你计数

2016-02-20 00:50:00    79
2016-02-19 23:50:00    75
2016-02-20 08:50:00    72
2016-02-19 21:50:00    70
...

编辑：

A. Leistra 的方法好多了，我也学到了一些东西。它适用于上面的设置：

df.set_index('ts', inplace = True)
df['count'] = 1
df.resample('10T', how = sum).head()

count | ts
--- | ---   
2016-02-19 21:00:00     5
2016-02-19 21:10:00     11
2016-02-19 21:20:00     17
2016-02-19 21:30:00     13
2016-02-19 21:40:00     11

【讨论】：