python - 如何将时间序列数据帧转换为可分箱(因此可绘图)数据帧？

Question

假设我有一个数据框

user, organization, logintime, logouttime
a, 1, 2017-01-01 00:22:33, 2017-01-01 00:23:45
b, 2, 2017-01-01 00:28:33, 2017-01-01 00:32:45
c, 3, 2017-01-01 00:44:12, 2017-01-01 00:55:45
d, 1, 2017-01-01 00:44:33, 2017-01-01 01:23:45
...
a, 1, 2017-05-02 23:32:11, 2017-05-03 00:12:22

如何将其转换为如下所示的数据框:

organization, dataframe
a, [month 1: 32, month 2: 42, ..., month 12: 82]
b, [month 1: 22, month 2: 11, ..., month 12: 12]
...

其中每个月的值表示该月的登录次数。

谢谢!

附注如果有人知道绘制原始数据帧并指定时间段的简单方法，而无需将其处理到新数据帧中，请告诉我。

Answer 1

我更愿意返回一个 DataFrame，如下所示:

In [11]: df  # important that logintime is a datetime64 column
Out[11]:
  user  organization           logintime           logouttime
0    a             1 2017-01-01 00:22:33  2017-01-01 00:23:45
1    b             2 2017-01-01 00:28:33  2017-01-01 00:32:45
2    c             3 2017-01-01 00:44:12  2017-01-01 00:55:45
3    d             1 2017-01-01 00:44:33  2017-01-01 01:23:45
4    a             1 2017-05-02 23:32:11  2017-05-03 00:12:22

In [12]: df.set_index("logintime").groupby(["user", pd.TimeGrouper("M")]).size().unstack(fill_value=0)
Out[12]:
logintime  2017-01-31  2017-05-31
user
a                   1           1
b                   1           0
c                   1           0
d                   1           0

其中这被解读为“用户 a 在截至 2017 年 1 月 31 日的月份内进行了 1 次登录”。

<小时/>

解释一下步骤:我们首先设置索引(以便允许对登录时间和用户进行分组)，然后获取每个组的大小(登录次数)用户月组。