使用python pandas按日期和小时计算时间戳的频率

Question

我是使用python的新手，我一直在寻找答案，但没有什么可以帮助我。

我有一个形式为

的pandas数据框

数据

输出：

      CALL_TYPE   TIMESTAMP
 0           B    1408039037
 1           B    1408038611
 2           B    1408038568
 3           B    1408039090
 4           B    1408039177
 5           A    1408037146
 6           B    1408038846
 7           A    1408038948...

我的 TIMESTAMP 是 pandas.core.series.Series

类型的 int64

我想把我的TIMESTAMP的频率计算在＆＃34; day＆＃34;和＆＃34;小时＆＃34;。

如何使用Python pandas实现这一目标？

提前致谢：）

Answer 1

首先，将它们分成几小时和几天：

data['DAY'], data['HOUR'] = data["TIMESTAMP"] // (24*3600), data["TIMESTAMP"] % (24*3600)

现在，做点算：

data.groupby(['DAY','HOUR']).count()