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熊猫:用groupby重新采样时间序列

鉴于以下pandas DataFrame:

In [115]: times = pd.to_datetime(pd.Series(['2014-08-25 21:00:00','2014-08-25 21:04:00',
                                            '2014-08-25 22:07:00','2014-08-25 22:09:00']))
          locations = ['HK', 'LDN', 'LDN', 'LDN']
          event = ['foo', 'bar', 'baz', 'qux']
          df = pd.DataFrame({'Location': locations,
                             'Event': event}, index=times)
          df
Out[115]:
                               Event Location
          2014-08-25 21:00:00  foo   HK
          2014-08-25 21:04:00  bar   LDN
          2014-08-25 22:07:00  baz   LDN
          2014-08-25 22:09:00  qux   LDN
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我想重新采样数据按小时按计数聚合,同时按位置分组以生成如下所示的数据框:

Out[115]:
                               HK    LDN
          2014-08-25 21:00:00  1     1
          2014-08-25 22:00:00  0     2
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我尝试了resample()和groupby()的各种组合,但没有运气.我该怎么做?

python group-by time-series pandas

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time-series ×1