python - 通过 Pandas 获取 CSV 的时间直方图

Question

我正在分析 CSV 中的比赛结果，如下所示:

Position,Time,Race #,Batch,Name,Surname,Category,Sex,Age
1,00:25:04,58,E,Luke,Schlebusch,Junior,Male,17
2,00:25:16,92,E,Anrich,Zimmermann,Junior,Male,17
3,00:26:27,147,E,Ryan,Mathaba,Open,Male,33
4,00:26:58,53,E,Daniel,Rademan,Junior,Male,16
5,00:27:17,19,E,Werner,Du Preez,Open,Male,29
6,00:27:44,148,E,Mazu,Ndandani,Open,Male,37
7,00:27:45,42,E,Dakota,Murphy,Open,Male,20
8,00:28:29,56,E,David,Schlebusch,Master,Male,51
9,00:28:32,52,E,Caleb,Rademan,Minimee,Male,12

我使用以下对 read_csv 的调用将其解析为 Pandas 数据帧:

race1 = pandas.read_csv('data.csv', parse_dates='Time', index_col='Time')

这使我能够通过以下操作轻松绘制比赛时间的累积分布:

race1.Position.plot()

Pandas 处理日期数据类型的所有复杂性，并通过正确的时间格式创建一个漂亮的 x 轴。

是否有一种优雅的方法来获取同样简单的时间直方图？理想情况下，我希望能够执行 race1.index.hist() 或 race1.index.to_series().hist()，但我知道事实并非如此。不工作。

我已经能够将时间强制为 timedelta 并获得工作结果

times = race1.index.to_series()
((times - times[0]).dt.seconds/60).hist()

这会生成正确形状的直方图，但显然 x 值错误(它们在最快的时间内偏离)。

是否有一种优雅的方法来将列读取为时间增量，是否有更好的方法来创建直方图，包括适当的刻度？这里正确的勾号意味着他们使用 correct locator并正确更新。

Answer 1

这似乎工作得很好，尽管如果它没有经过有关序数日期的 Matplotlib 日期细节，我会更高兴。

times = race1.index.to_series()
today = pandas.Timestamp('00:00:00')
timedelta = times - today
times_ordinal = timedelta.dt.seconds/(24*60*60) + today.toordinal()
ax = times_ordinal.hist()
ax.xaxis_date()
plt.gcf().autofmt_xdate()
plt.ylabel('Number of finishers')