python - 创建每小时间隔并循环获取 value_counts python pandas

Question

我有一个日期时间索引从 2019-04-25 15:00:00 到 2019-04-26 15:00:00 的数据框

对于每个小时，我想查找 df["mode"].value_counts() 以查看每小时有多少模式计数。

所以 between_time("08:00", "08:02"), between_time("09:00", "09:02"),between_time("10:00", "10:02"), 和等等……

我的数据框看起来像这样:

                        serial_number     mode
gps_updated_at

2019-04-26 15:01:00       A               standby
2019-04-26 15:02:00       A               standby
2019-04-26 15:02:00       B               standby
2019-04-26 15:02:00       B               good
2019-04-26 16:00:00       B               good
2019-04-26 16:01:00       C               bad

所以我想得到的每个小时 (15:00:00)

standby  3
good     1

和 16:00:00

good      1
bad       1

我怎样才能使 for 循环递增一个小时。

Answer 1

将 GroupBy 与 pd.Grouper 结合使用，我使用 Grouper 的原因是因为它使您的 date 保持完整。

df.groupby(pd.Grouper(key='gps_updated_at', freq='H'))['mode'].value_counts()

输出

gps_updated_at       mode   
2019-04-26 15:00:00  standby    3
                     good       1
2019-04-26 16:00:00  bad        1
                     good       1
Name: mode, dtype: int64

如果你想返回一个dataframe，使用reset_index:

df.groupby(pd.Grouper(key='gps_updated_at', freq='H'))['mode'].value_counts().reset_index(name='count')

输出

       gps_updated_at     mode  count
0 2019-04-26 15:00:00  standby      3
1 2019-04-26 15:00:00     good      1
2 2019-04-26 16:00:00      bad      1
3 2019-04-26 16:00:00     good      1