python - 计算 datetime/numpy 中给出的每小时事件数

Question

假设我有一个 timestamp 数组(例如以 datetime 或 numpy.datetime64 形式给出)。此外，每个条目代表一个事件。我想按小时对事件进行分类；即计算每小时发生了多少事件。有直接的方法吗？一些 Numpy/Pandas 魔法？或者唯一的方法是将 timestamp 转换为秒并将秒存储起来，如建议的那样 here

Answer 1

如果您使用的是 Pandas，并且您有一个包含 DateTime 索引的时间序列，则可以使用 resample 方法和 how='count'。例如，下面的rng是一个时间戳的范围，ts是以rng为索引的一系列值。 (对于您的计算，时间序列中的值无关紧要。)在此示例中，每小时有 360 个“事件”，因此除最后一个小时外，每个小时的预期结果为 360。

创建一些示例数据:

In [71]: import pandas as pd

In [72]: rng = pd.date_range('1/1/2011', periods=10000, freq='10S')

In [73]: ts = pd.Series(np.random.randint(0, 5, len(rng)), index=rng)

In [74]: ts
Out[74]: 
2011-01-01 00:00:00    2
2011-01-01 00:00:10    0
2011-01-01 00:00:20    1
2011-01-01 00:00:30    4
2011-01-01 00:00:40    1
2011-01-01 00:00:50    1
2011-01-01 00:01:00    2
2011-01-01 00:01:10    0
2011-01-01 00:01:20    3
2011-01-01 00:01:30    4
2011-01-01 00:01:40    2
2011-01-01 00:01:50    4
2011-01-01 00:02:00    1
2011-01-01 00:02:10    0
2011-01-01 00:02:20    4
...
2011-01-02 03:44:10    2
2011-01-02 03:44:20    0
2011-01-02 03:44:30    3
2011-01-02 03:44:40    0
2011-01-02 03:44:50    0
2011-01-02 03:45:00    4
2011-01-02 03:45:10    3
2011-01-02 03:45:20    2
2011-01-02 03:45:30    0
2011-01-02 03:45:40    1
2011-01-02 03:45:50    0
2011-01-02 03:46:00    2
2011-01-02 03:46:10    0
2011-01-02 03:46:20    2
2011-01-02 03:46:30    2
Freq: 10S, Length: 10000

使用resample 方法统计每小时的事件数。第一个参数 'H' 表示我们正在按小时进行重采样。

In [75]: ts.resample('H', how='count')
Out[75]: 
2011-01-01 00:00:00    360
2011-01-01 01:00:00    360
2011-01-01 02:00:00    360
2011-01-01 03:00:00    360
2011-01-01 04:00:00    360
2011-01-01 05:00:00    360
2011-01-01 06:00:00    360
2011-01-01 07:00:00    360
2011-01-01 08:00:00    360
2011-01-01 09:00:00    360
2011-01-01 10:00:00    360
2011-01-01 11:00:00    360
2011-01-01 12:00:00    360
2011-01-01 13:00:00    360
2011-01-01 14:00:00    360
2011-01-01 15:00:00    360
2011-01-01 16:00:00    360
2011-01-01 17:00:00    360
2011-01-01 18:00:00    360
2011-01-01 19:00:00    360
2011-01-01 20:00:00    360
2011-01-01 21:00:00    360
2011-01-01 22:00:00    360
2011-01-01 23:00:00    360
2011-01-02 00:00:00    360
2011-01-02 01:00:00    360
2011-01-02 02:00:00    360
2011-01-02 03:00:00    280
Freq: H, dtype: int64