这是我的数据框的样子:
Timestamp CAT
0 2016-12-02 23:35:28 200
1 2016-12-02 23:37:43 200
2 2016-12-02 23:40:49 300
3 2016-12-02 23:58:53 400
4 2016-12-02 23:59:02 300
...
这就是我在 Pandas 中尝试做的事情(注意时间戳是分组的):
Timestamp BINS 200 300 400 500
2016-12-02 23:30 2 0 0 0
2016-12-02 23:40 0 1 0 0
2016-12-02 23:50 0 1 1 0
...
我正在尝试创建 10 分钟时间间隔的 bin，以便制作条形图。并将列作为 CAT 值，这样我就可以计算每个 CAT 在该时间段内出现的次数。
到目前为止，我所拥有的可以创建时间仓:
def create_hist(df, timestamp, freq, fontsize, outfile):
""" Create a histogram of the number of CATs per time period."""
df.set_index(timestamp,drop=False,inplace=True)
to_plot = df[timestamp].groupby(pandas.TimeGrouper(freq=freq)).count()
...
但我的问题是，我一辈子都弄不清楚如何按 CAT 和时间段进行分组。我最近的尝试是在执行 groupby 之前使用 df.pivot(columns="CAT") 但它只会给我错误:
def create_hist(df, timestamp, freq, fontsize, outfile):
""" Create a histogram of the number of CATs per time period."""
df.pivot(columns="CAT")
df.set_index(timestamp,drop=False,inplace=True)
to_plot = df[timestamp].groupby(pandas.TimeGrouper(freq=freq)).count()
...
这给了我:ValueError: Buffer has wrong number of dimensions (expected 1, got 2)
最佳答案
您还可以使用 get_dummies和 resample :
In [11]: df1 = df.set_index("Timestamp")
In [12]: pd.get_dummies(df1["CAT"])
Out[12]:
200 300 400
Timestamp
2016-12-02 23:35:28 1 0 0
2016-12-02 23:37:43 1 0 0
2016-12-02 23:40:49 0 1 0
2016-12-02 23:58:53 0 0 1
2016-12-02 23:59:02 0 1 0
In [13]: pd.get_dummies(df1["CAT"]).resample("10min").sum()
Out[13]:
200 300 400
Timestamp
2016-12-02 23:30:00 2 0 0
2016-12-02 23:40:00 0 1 0
2016-12-02 23:50:00 0 1 1
关于python - Pandas TimeGrouper 和 Pivot？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42148280/
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