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我正在尝试使用熊猫绘制一个简单的日期直方图（只计算每 N 分钟的出现次数）。然而，我能达到的最好的是：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('mydata.csv',sep=' ',usecols=[0,1])
df.columns = ['smdate', 'smtime']
df= pd.to_datetime(df['smtime'])
print(df)
df.groupby(df.dt.minute).count().plot(kind="bar",figsize=(50,10))

样本输出：

0        2020-07-07 00:00:07.538
1        2020-07-07 00:00:09.278
2        2020-07-07 00:00:09.292
3        2020-07-07 00:00:10.682
4        2020-07-07 00:00:14.198
                   ...          
262516   2020-07-07 15:54:44.056
262517   2020-07-07 15:54:44.270
262518   2020-07-07 15:54:44.450
262519   2020-07-07 15:54:44.697
262520   2020-07-07 15:54:45.210
Name: smtime, Length: 262521, dtype: datetime64[ns]

阴谋 在此处输入图像描述

我的问题是我怎样才能最好地分组我的框架（即按 10-20 分钟）？另外，绘制这么多事件的最佳方法是什么，以便我可以按照上述间隔（每 N 分钟）可视化它们？

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1 回答 1

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我认为您正在寻找 pandas Grouper。
它允许您指定所需的任何频率或间隔。

这是一个间隔 10 分钟的工作示例：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('mydata.csv',sep=';',usecols=[0,1])
df.columns = ['smdate', 'smtime']

df['smtime'] = pd.to_datetime(df['smtime'])

df.groupby(pd.Grouper(key='smtime', freq='10Min')).count().plot(kind="bar",figsize=(50,10))

在这里，我保留了初始数据帧结构；我无法让它与 datetime Series 对象一起使用（Grouper 函数尝试处理索引而不是系列的值）。我尝试了轴参数但没有成功。如果有人可以直接使用该系列改进我的答案，我会很高兴。

不工作的例子：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('mydata.csv',sep=';',usecols=[0,1])
df.columns = ['smdate', 'smtime']

df = pd.to_datetime(df['smtime'])

df.groupby(pd.Grouper(freq='10Min')).count().plot(kind="bar",figsize=(50,10))
于 2020-07-07T14:31:43.743 回答