時間戳在地理位置如何使用機器學習大熊貓聚集IPython的筆記本

Question

我有一個巨大的文件的完整的時間序列數據的唯一列是時間 在整個數據集的唯一列時間列

time 
2017-02-01 00:11:55 
2017-02-01 00:21:04 

這是100,000行，1列，這些是地理位置的時間戳，我試圖根據30分鐘的時間間隔聚合這些時間戳，然後將它們可視化，有沒有人可以告訴我如何做得最好這與機器學習的做法

如果我做data_file.dtypes對象返回

time object 

，如果我嘗試的重採樣我得到這個錯誤：類型錯誤：只有DatetimeIndex，TimedeltaIndex或PeriodIndex有效，但得到的「索引」

Answer 1

實例你會更好地顯示你的完整數據（不僅是時間欄），無論如何，我會告訴你簡單的使用熊貓resample。

import pandas as pd 

# Sample data 
df = pd.DataFrame(pd.date_range('2017-02-01 00:11:55', '2017-12-31 12:30:00', freq='7Min'), columns=["TS"]) 
df['Value'] = 1 

# Resample 
print(df.set_index('TS').resample('30Min').sum()) 

        Value 
TS       
2017-02-01 00:00:00  3 
2017-02-01 00:30:00  4 
2017-02-01 01:00:00  5 
2017-02-01 01:30:00  4 
2017-02-01 02:00:00  4 
2017-02-01 02:30:00  5 
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