python pandas 修剪字符串长度（时间戳截取到分钟）

datatime库还没学完，但我机智地想到时间戳是固定格式，可以将其看做一个字符串，直接修剪字符串长度就能截取到分钟/十分钟/小时。用来计数简直太爽了，只要四行代码！

重点在这一行, 需要对DataFrame的每一行进行操作

ActiveMinute = maintTime['Active-Time'].str[0:16]

文件格式

1. 我用的txt文件抽象格式以下，分隔符是多个空格 \s+

title1 title2 title3
data11 data21 data31
data12 data22 data32
data13 data23 data33

为了好看一点，抽象为表格。

title1	title2	title3
data11	data21	data31
data12	data22	data32
data13	data23	data33

我需要处理的时间戳序列为

Active-Time
2018-07-19,06:09:59
2018-07-22,22:06:03
2018-07-19,11:09:29
2018-07-07,04:13:29

在ipython交互操作的代码，注意文件路径

import pandas as pd

# 读取txt文件格式的数据，分隔符为多个空号（正则式）

maint = pd.read_table('ch08/CM-maintenance.txt',sep='\s+')

# 转变为DataFrame格式

maintTime = pd.DataFrame(maint)

# 原格式为 “2018-07-07,04:13:29”，截取到分钟，改长度就能截取到你想要的长度

ActiveMinute = maintTime['Active-Time'].str[0:16]

In [121]: ActiveMinute[:5]
Out[121]:
0    2018-07-19,06:09
1    2018-07-22,22:06
2    2018-07-19,11:09
3    2018-07-07,04:13
4    2018-07-20,05:52
Name: Active-Time, dtype: object

# 直接计数，排序，显示想看的前几行

In [124]: ReactiveCMcount = ActiveMinute.value_counts(ascending=False)

In [125]: ReactiveCMcount[:5]
Out[125]:
2018-07-20,05:30    721
2018-07-20,06:01    671
2018-07-20,05:54    604
2018-07-19,05:45    599
2018-07-20,06:00    543
Name: Active-Time, dtype: int64

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2018.8.20 超快，超好用！python拯救时间。