计算每个聚合数据时间的值答案

【问题标题】：Count the values for each aggregated data time计算每个聚合数据时间的值
【发布时间】：2020-06-28 00:40:44
【问题描述】：

我试图按小时聚合日期时间并计算值。

这是示例数据框：

   date_time
1/1/10 18:28:54 +0100 #format %d/%b/%Y %H:%M:%S %z
1/1/10 18:29:12 +0100
1/1/10 19:27:50 +0100
1/2/10 20:25:06 +0100

我需要这个：

date_time   count
1/1/10 18     2
1/1/10 19     1
1/2/10 20     1

这是我的代码：

times = pd.DatetimeIndex(df_3xx.date_time)
df_3xx = df_3xx.groupby([times.hour]).count()

我有什么：

ValueError: Array must be all same time zone
ValueError: Tz-aware datetime.datetime cannot be converted to datetime64 unless utc=True

非常感谢

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas datetime

【解决方案1】：

我们可以试试：

new_df = (df.assign(date_time = df['date_time'].astype(str).str[:9])
            .groupby('date_time').size().reset_index(name='count'))
print(new_df)

输出

   date_time  count
0  1/1/10 18      2
1  1/1/10 19      1
2  1/2/10 20      1

【讨论】：

没有显示小时数，str[:9]真的靠谱吗？然后我可以使用 str[:13]
str: 9 显示到小时，str: 13 会显示到分钟，您可以在它显示的数据框中看到它，但如果在任何情况下您需要按分钟分组，您可以也使用 str [: 13]