मैं एक्सेल से डेटा फ्रेम पर टाइमग्रुपर पर काम कर रहा हूं और कॉलम हेडर के रूप में दिनांक और पंक्ति के रूप में समय और वाई पर कुल गणना "बार्टन एलएलसी" का उपयोग करके पीवीओटी करने की कोशिश कर रहा हूं।
Data.xls
X Y Z D
740150 Barton LLC B1-20000 2014-01-01 02:21:51
740150 Barton LLC B1-50809 2014-01-01 02:21:51
740150 Barton LLC B1-53102 2014-01-01 02:21:51
740150 Barton LLC S2-16558 2014-01-02 21:21:01
740150 Barton LLC B1-86481 2014-01-02 21:21:01
740150 Curlis L S1-06532 2014-01-02 21:21:01
740150 Barton LLC S1-47412 2014-01-02 21:21:01
740150 Barton LLC B1-33364 2014-01-02 21:21:01
740150 Barton LLC S1-93683 2014-02-07 04:34:50
740150 Barton LLC S2-10342 2014-02-07 04:34:50
पुन: नमूना और पिवट और टाइमग्रुपर का उपयोग करने का प्रयास किया लेकिन त्रुटियों का अनुक्रम मिला
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_excel("data.xlsx")
ndf = df[df['Type'].eq('df')].pivot_table(columns= ['Y'],values='Y',
index=pd.Grouper(key='D',freq='H'),aggfunc='count',fill_value=0)
नतीजा
2014-01-01,2014-01-02,2014-02-07
02:21 3,NaN,NaN
21:21 NaN,4,NaN
04:34 NaN,NaN,2
1 उत्तर
आप datetime कॉलम को date और time में बांट सकते हैं और pivot_table:
df['date'] = df['D'].dt.date
df['time'] = df['D'].dt.time
pd.pivot_table(df, 'D', 'time', 'date', aggfunc='count')
date 2014-01-01 2014-01-02 2014-02-07
time
02:21:51 3.0 NaN NaN
04:34:50 NaN NaN 2.0
21:21:01 NaN 5.0 NaN
ध्यान दें कि आप दिनांक 2014-01-02 21:21:01 के लिए एक अंक नहीं खो रहे थे
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