还是有点懒，本应早点写第二集。按类型去分析数据并没有得到规律性的东西。我们再来看看元数据。
Dates是案件发生的时间，案件是否具有时间规律，随着时间在增长或者减少呢？
时间序列
基于这个思路，创建以时间为index的DataFrame，其中index选用数据中的'Dates'列作为index，为方便按时间操作，将'Dates'列转换为DatetimeIndex类型。
按年月日格式化时间key，按key进行分类，我们得到每日发生的案件统计走势图。
# -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = 'longtaiye'
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#读取数据
df = pd.read_csv('/Users/longtaiye/Documents/ml-learn/train.csv')
#设置pandas打印格式
pd.set_option('display.width', 300)
＃以日期为index创建新的DataFrame
dateDF = pd.DataFrame(np.asarray(df), index=pd.to_datetime(df['Dates']), columns=df.columns)
#按年月日统计案件发生规律
key1 = lambda x:x.strftime("%Y-%m-%d")
dateDF['Category'].groupby(key1).count().plot(figsize=(26, 10))
plt.show()
依照相同的方法可以得到时走势、日走势、月走势、年走势图，从图上看并没有什么规律性。
时走势图
日走势图
月走势图
年走势图
和其它列结合分析
上面的分析表明，单纯的时间趋势并不存在，那么在限定其它因素情况下的时间走势关系是否存在呢？
我们先从警区入手。按警区划分案件，然后统计每个警区的案件走势。
# -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = 'longtaiye'
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('/Users/longtaiye/Documents/ml-learn/train.csv')
pd.set_option('display.width', 300)
dateDF = pd.DataFrame(np.asarray(df), index=pd.to_datetime(df['Dates']), columns=df.columns)
＃按警区划分
groups = dateDF.groupby('PdDistrict')
ii = 1
key = lambda x:x.strftime("%Y")
plt.figure(figsize=(20, 12))
for name, group in groups:
subplot = plt.subplot(4, 4, ii)
subplot.plot(group.groupby(key).count())
plt.title(name)
ii+=1
plt.show()
按警区按年的案件走势
按星期几按年的案件走势
这两张图也并没有太多的规律，但下面这张图让我们看到了一丝希望。如BAD CHECK类型但案件时逐年降低的。
按类型按年的案件走势