Pythonを使用して、時間単位でDataframeで列をグループ化する方法は？

Question

私は列の時間を持つpythonデータフレーム（df1）を持っています。私はpd.to_datetime(df1['time'])を使ってカラムをdatetimeシリーズに変換しました。今、私はこのような列を取得する：

2016-08-24 00:00:00 2016-08-13 00:00:00 
2016-08-24 00:00:00 2016-08-13 00:00:00  
2016-08-24 00:00:00 2016-08-13 00:00:00 
2016-08-24 00:00:00 2016-08-13 00:00:00 
2016-08-24 00:00:01 2016-08-13 00:00:01 
2016-08-24 00:00:01 2016-08-13 00:00:01 
2016-08-24 00:00:02 2016-08-13 00:00:02 
2016-08-24 00:00:02 2016-08-13 00:00:02  
2016-08-24 00:00:02 2016-08-13 00:00:02  
2016-08-24 00:00:02 2016-08-13 00:00:02  
2016-08-24 00:00:02 2016-08-13 00:00:02  
2016-08-24 00:00:02 2016-08-13 00:00:02  
2016-08-24 00:00:02 2016-08-13 00:00:02  
2016-08-24 00:00:02 2016-08-13 00:00:02  
2016-08-24 00:00:02 2016-08-13 00:00:02  
.... 

2016-08-24 23:59:59 2016-08-13 00:00:02 

は基本的に、私は1時間でありますどのように多くのエントリが見ることができるように、最初の列は、時間によってグループ化することにしたいです。どんな助けも素晴らしいでしょう。

Answer 1

@jezraelセットアップを使用して：それとも、<M8[h]に変換してsizeを集約することでDatetimeIndexminutesとsecondsから削除することができます。

df.resample(rule='H', how='count').rename(columns = {'time':'count'}) 

         count 
2016-08-24 00:00:00  1 
2016-08-24 01:00:00  3 
2016-08-24 02:00:00  1 

Answer 2

pandas.DatetimeIndexは次のように使用できます。

import numpy as np 
import pandas as pd 

# An example of time period 
drange = pd.date_range('2016-08-01 00:00:00', '2016-09-01 00:00:00', 
         freq='10min') 

N = len(drange) 

# The number of columns without 'time' is three. 
df = pd.DataFrame(np.random.rand(N, 3)) 
df['time'] = drange 

time_col = pd.DatetimeIndex(df['time']) 

gb = df.groupby([time_col.year, 
       time_col.month, 
       time_col.day, 
       time_col.hour]) 

for col_name, gr in gb: 
    print(gr) # If you want to see only the length, use print(len(gr)) 

[参考] Python Pandas: Group datetime column into hour and minute aggregations

Answer 3

使用resample：

#pandas version 0.18.0 and higher 
df = df.resample('H').size() 

#pandas version below 0.18.0 
#df = df.resample('H', 'size') 

print (df) 
2016-08-24 00:00:00 1 
2016-08-24 01:00:00 3 
2016-08-24 02:00:00 1 
Freq: H, dtype: int64 

もし必要出力DataFrameとして：

df = df.resample('H').size().rename('count').to_frame() 
print (df) 
        count 
2016-08-24 00:00:00  1 
2016-08-24 01:00:00  3 
2016-08-24 02:00:00  1 

---

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({'time': {pd.Timestamp('2016-08-24 01:00:00'): pd.Timestamp('2016-08-13 00:00:00'), pd.Timestamp('2016-08-24 01:00:01'): pd.Timestamp('2016-08-13 00:00:01'), pd.Timestamp('2016-08-24 01:00:02'): pd.Timestamp('2016-08-13 00:00:02'), pd.Timestamp('2016-08-24 02:00:02'): pd.Timestamp('2016-08-13 00:00:02'), pd.Timestamp('2016-08-24 00:00:00'): pd.Timestamp('2016-08-13 00:00:00')}}) 
print (df) 
            time 
2016-08-24 00:00:00 2016-08-13 00:00:00 
2016-08-24 01:00:00 2016-08-13 00:00:00 
2016-08-24 01:00:01 2016-08-13 00:00:01 
2016-08-24 01:00:02 2016-08-13 00:00:02 
2016-08-24 02:00:02 2016-08-13 00:00:02 

df= df.groupby([df.index.values.astype('<M8[h]')]).size() 
print (df) 
2016-08-24 00:00:00 1 
2016-08-24 01:00:00 3 
2016-08-24 02:00:00 1 
dtype: int64