【Python时间序列】01-将数据按照日期分组统计，导出csv文件

Python时间序列01

需求：将数据按照日期分组统计，导出csv文件

import pandas as pd
#导入库

data = pd.read_excel("TimeSeriesCourseworkData20_21 (2).xlsx")
#加载数据

data.plot()
#大致看一下

data.head()
#大致看一下前五行

	Call	City Municipality
0	2018-12-31 22:31:28	JAKARTA TIMUR
1	2018-12-31 23:46:09	JAKARTA TIMUR
2	2019-01-01 00:12:30	JAKARTA TIMUR
3	2019-01-01 01:16:56	JAKARTA TIMUR
4	2019-01-01 01:21:18	JAKARTA BARAT

data.shape
#看看多少行多少列

(22540, 2)

data.dtypes
#查看数据类型

Call                 datetime64[ns]
City Municipality            object
dtype: object

1. Pandas.Series.dt.hour #取小时
2. Pandas.Series.dt.minute #取分钟
3. Pandas.Series.dt.second #取秒
4. Pandas.Series.dt.year #取年
5. Pandas.Series.dt.month #取月
6. Pandas.Series.dt.day #取天
7. Pandas.Series.dt.date #取日期
8. Pandas.Series.dt.time #取时间
9. Pandas.Series.dt.strftime(’%y-%m-%d %h:%m:%s’) #此处可灵活变动，根据需求来变动。

data['just_date']=data['Call'].dt.date
#加一列just_date

data.head()
#看一下前五行

	Call	City Municipality	just_date
0	2018-12-31 22:31:28	JAKARTA TIMUR	2018-12-31
1	2018-12-31 23:46:09	JAKARTA TIMUR	2018-12-31
2	2019-01-01 00:12:30	JAKARTA TIMUR	2019-01-01
3	2019-01-01 01:16:56	JAKARTA TIMUR	2019-01-01
4	2019-01-01 01:21:18	JAKARTA BARAT	2019-01-01

dd=data.groupby("just_date")["just_date"].count().reset_index(name="count")
#分组统计

type(dd)
#查看数据类型

pandas.core.frame.DataFrame

outputpath = 'result_test.csv'
# outputpath是保存文件路径，同一文件夹下
 
dd.to_csv(outputpath,sep=',',index=False,header=True) 
# df1是你想要输出的的DataFrame
# index是否要索引，header是否要列名，True就是需要