,可以使用datetime模块和pandas库来实现。
首先,我们需要导入datetime模块和pandas库:
import datetime
import pandas as pd
接下来,我们可以创建一个包含时间戳的列表,假设时间戳的格式为"%Y-%m-%d %H:%M:%S":
timestamps = [
"2022-01-01 10:15:30",
"2022-01-01 11:20:45",
"2022-01-02 09:30:00",
"2022-01-02 10:45:15",
"2022-01-02 12:00:00"
]
然后,我们可以将时间戳转换为datetime对象,并提取小时部分:
datetimes = [datetime.datetime.strptime(ts, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") for ts in timestamps]
hours = [dt.hour for dt in datetimes]
接下来,我们可以使用pandas的groupby函数按小时分组,并统计每个小时的数量:
df = pd.DataFrame({"timestamp": timestamps, "hour": hours})
grouped = df.groupby("hour").size()
最后,我们可以打印每个小时的数量:
for hour, count in grouped.items():
print(f"Hour {hour}: {count} occurrences")
这样就可以按小时分组,并且不会添加不存在的小时。
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