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Solución:
Dado este df:
date
0 2001-08-10
1 2002-08-31
2 2003-08-29
3 2006-06-21
4 2002-03-27
5 2003-07-14
6 2004-06-15
7 2003-08-14
8 2003-07-29
y, si no es ya el caso:
df["date"] = df["date"].astype("datetime64")
Para mostrar el recuento de fechas por mes:
df.groupby(df["date"].dt.month).count().plot(kind="bar")
.dt le permite acceder a las propiedades de fecha y hora.
Que te dará:
Puede reemplazar mes por año, día, etc.
Si desea distinguir el año y el mes, por ejemplo, simplemente haga lo siguiente:
df.groupby([df["date"].dt.year, df["date"].dt.month]).count().plot(kind="bar")
Lo que da:
¿Era lo que querías? ¿Está claro?
Espero que esto ayude !
Creo que volver a muestrear podría ser lo que estás buscando. En tu caso haz:
df.set_index('date', inplace=True)
# for '1M' for 1 month; '1W' for 1 week; check documentation on offset alias
df.resample('1M', how='count')
Solo está haciendo el conteo y no la trama, por lo que luego debe hacer sus propias tramas.
Consulte esta publicación para obtener más detalles sobre la documentación de la documentación de remuestreo de pandas.
Me he encontrado con problemas similares a los tuyos. Espero que esto ayude.
ejemplo renderizado
Código de ejemplo
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""Create random datetime object."""
# core modules
from datetime import datetime
import random
# 3rd party modules
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
def visualize(df, column_name='start_date', color='#494949', title=''):
"""
Visualize a dataframe with a date column.
Parameters
----------
df : Pandas dataframe
column_name : str
Column to visualize
color : str
title : str
"""
plt.figure(figsize=(20, 10))
ax = (df[column_name].groupby(df[column_name].dt.hour)
.count()).plot(kind="bar", color=color)
ax.set_facecolor('#eeeeee')
ax.set_xlabel("hour of the day")
ax.set_ylabel("count")
ax.set_title(title)
plt.show()
def create_random_datetime(from_date, to_date, rand_type='uniform'):
"""
Create random date within timeframe.
Parameters
----------
from_date : datetime object
to_date : datetime object
rand_type : 'uniform'
Examples
--------
>>> random.seed(28041990)
>>> create_random_datetime(datetime(1990, 4, 28), datetime(2000, 12, 31))
datetime.datetime(1998, 12, 13, 23, 38, 0, 121628)
>>> create_random_datetime(datetime(1990, 4, 28), datetime(2000, 12, 31))
datetime.datetime(2000, 3, 19, 19, 24, 31, 193940)
"""
delta = to_date - from_date
if rand_type == 'uniform':
rand = random.random()
else:
raise NotImplementedError('Unknown random mode '''
.format(rand_type))
return from_date + rand * delta
def create_df(n=1000):
"""Create a Pandas dataframe with datetime objects."""
from_date = datetime(1990, 4, 28)
to_date = datetime(2000, 12, 31)
sales = [create_random_datetime(from_date, to_date) for _ in range(n)]
df = pd.DataFrame('start_date': sales)
return df
if __name__ == '__main__':
import doctest
doctest.testmod()
df = create_df()
visualize(df)
Reseñas y valoraciones de la guía
Al final de todo puedes encontrar las acotaciones de otros sys admins, tú además eres capaz dejar el tuyo si lo crees conveniente.