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タイムスタンプとデータ (「,」で区切られた) を含むログ ファイルがあります。ログ ファイルを解析して、1 時間ごとに発生するデータの数をカウントする Python スクリプトが必要です。

ログ ファイルの内容の例を次に示します。

2015-06-18 09:04:04.377,54954.418
2015-06-18 09:04:48.863,54965.438
2015-06-18 09:05:29.080,49.813
2015-06-18 09:06:04.697,45.187
2015-06-18 09:06:40.719,45.238
2015-06-18 09:07:09.693,38.768
2015-06-18 09:07:35.856,36.315
2015-06-18 09:08:06.961,39.789
2015-06-18 09:08:33.241,36.147
2015-06-18 09:09:02.801,38.473
2015-06-18 09:09:36.559,44.839
2015-06-18 09:10:13.222,46.165
2015-06-18 09:10:47.867,44.115
2015-06-18 09:11:25.807,46.985
2015-06-18 09:12:00.512,43.607
2015-06-18 09:12:37.513,46.552
2015-06-18 09:13:10.408,41.507
2015-06-18 10:13:44.107,43.269
2015-06-18 10:14:20.501,47.001
2015-06-18 10:15:00.061,52.589
2015-06-18 11:15:33.501,42.148
2015-06-18 11:16:07.558,43.919
2015-06-18 11:16:41.851,43.369
2015-06-18 11:17:15.159,43.336
2015-06-18 11:17:47.217,40.965
2015-06-18 11:18:23.135,44.12
2015-06-18 11:18:55.547,41.432
2015-06-18 12:19:32.362,45.522
2015-06-18 12:20:04.456,42.339
2015-06-18 12:20:36.559,40.555
2015-06-18 12:21:08.409,40.534
2015-06-18 12:21:38.170,38.706
2015-06-18 12:22:09.108,38.653
2015-06-18 12:22:34.420,33.234
2015-06-18 12:23:01.319,35.665

この場合、午前 9 時に合計 17、午前 10 時に合計 3 というように...どうすればそれを行うことができますか?

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5 に答える 5

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これは、 pandas を使用して簡単に実行できます。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('log.csv')
data['time'] = pd.to_datetime(data['time'])
data.index = data['time']
data['count'] = 1
hour_count = data['count'].resample('1H',how='count')
于 2015-06-22T08:29:55.867 に答える