按分钟、小时、天、月和年分组？

Question

我在为我的问题寻找解决办法，但找不到。所以我希望你能帮我

问题：

我想数一下一分钟内的推特数量

数据集：

    time                       sentiment
0   2018-05-02 14:28:59.281     0.8104
1   2018-05-02 14:29:03.540     0.6536
2   2018-05-02 14:29:09.570     0.0000
3   2018-05-02 14:29:10.445     0.0000
4   2018-05-02 14:29:22.245     0.0000
5   2018-05-02 14:29:23.349     0.4389
6   2018-05-02 14:29:28.329     0.2732
7   2018-05-02 14:29:30.410     0.2732
8   2018-05-02 14:29:46.122     0.0000
9   2018-05-02 14:29:53.194     -0.5562

我想在一分钟内数一数推特的数量，然后绘制它们。但是当我使用groupby().count()时，这会删除日期、月份和年份

我得到了第一分钟的所有tweets，但是我想得到14:29 2018-05-02的tweets数量，然后是14:30 2018-05-02的tweets数量

Answer 1

使用pandas数据帧，您可以groupby使用一分钟和count。您需要确保time是datetime字段，例如：

df.time = pd.to_datetime(df.time)

然后简单地说：

df.groupby(df.time.dt.to_period('Min')).count()