Python时间序列01
需求：将数据按照日期分组统计，导出csv文件
import pandas as pd
data = pd.read_excel("TimeSeriesCourseworkData20_21 (2).xlsx")
data.plot()
<matplotlib.axes._subplots.axessubplot at 0x2a5451a3760>
</matplotlib.axes._subplots.axessubplot>
data.head()
CallCity Municipality02018-12-31 22:31:28JAKARTA TIMUR12018-12-31 23:46:09JAKARTA TIMUR22019-01-01 00:12:30JAKARTA TIMUR32019-01-01 01:16:56JAKARTA TIMUR42019-01-01 01:21:18JAKARTA BARAT
data.shape
(22540, 2)
data.dtypes
Call datetime64[ns]
City Municipality object
dtype: object
- Pandas.Series.dt.hour #取小时
- Pandas.Series.dt.minute #取分钟
- Pandas.Series.dt.second #取秒
- Pandas.Series.dt.year #取年
- Pandas.Series.dt.month #取月
- Pandas.Series.dt.day #取天
- Pandas.Series.dt.date #取日期
- Pandas.Series.dt.time #取时间
- Pandas.Series.dt.strftime(‘%y-%m-%d %h:%m:%s’) #此处可灵活变动，根据需求来变动。
data['just_date']=data['Call'].dt.date
data.head()
CallCity Municipalityjust_date02018-12-31 22:31:28JAKARTA TIMUR2018-12-3112018-12-31 23:46:09JAKARTA TIMUR2018-12-3122019-01-01 00:12:30JAKARTA TIMUR2019-01-0132019-01-01 01:16:56JAKARTA TIMUR2019-01-0142019-01-01 01:21:18JAKARTA BARAT2019-01-01
dd=data.groupby("just_date")["just_date"].count().reset_index(name="count")
type(dd)
pandas.core.frame.DataFrame
outputpath = 'result_test.csv'
dd.to_csv(outputpath,sep=',',index=False,header=True)
Original: https://blog.csdn.net/weixin_47717959/article/details/116439356
Author: 心动冲鸭
Title: 【Python时间序列】01-将数据按照日期分组统计，导出csv文件
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