Python 将带有日期值的列表加载到数据框中，并随时间绘制活动

我有一些推特数据，我想根据推特类型（推特/提及/转发）绘制活动超时

数据当前加载到元组列表中，其中包含日期和类型：

time = [('2014-04-13', 'tweet'),
        ('2014-04-13', 'tweet'),
        ('2014-04-13', 'mention'),
        ('2014-04-13', 'retweet'),
        ('2014-04-13', 'mention'),
        ('2014-04-13', 'tweet'),
        ('2014-04-13', 'retweet'),
        ('2014-04-13', 'mention'),
        ('2014-04-13', 'tweet'),
        ('2014-04-13', 'retweet'),
        ('2014-04-13', 'retweet'),
        ('2014-04-13', 'mention'),
        ('2014-04-13', 'tweet'),
        ('2014-04-13', 'tweet'),
        ('2014-04-13', 'tweet'),
        ('2014-04-13', 'tweet'),
        ('2014-04-13', 'mention'),
        ('2014-04-13', 'retweet'),
        ('2014-04-13', 'mention'),
        ('2014-04-13', 'tweet')]

我已将数据加载到熊猫数据框中：

time_df = pd.DataFrame(time, columns=['date','time'])

         date     time
0  2014-04-13    tweet
1  2014-04-13    tweet
2  2014-04-13  mention
3  2014-04-13  retweet
4  2014-04-13  mention
...
...
...

现在数据如下所示：

time_df = pd.DataFrame(time, columns=['date','time'])

         date     time
0  2014-04-13    tweet
1  2014-04-13    tweet
2  2014-04-13  mention
3  2014-04-13  retweet
4  2014-04-13  mention
...
...
...

然而，现在当涉及到随时间绘制这些数据时，我迷失了方向。另外，我想将每种类型（tweet/提及/转发）划分为不同的颜色线。我还应该注意，有时我可能需要按天/周/月聚合数据

理想情况下，我希望我的情节与以下情节相似，除了推特、提及、转发：

time_df = pd.DataFrame(time, columns=['date','time'])

         date     time
0  2014-04-13    tweet
1  2014-04-13    tweet
2  2014-04-13  mention
3  2014-04-13  retweet
4  2014-04-13  mention
...
...
...

---

所以，我想我理解你需要做什么，即使你的问题中没有明确说明

请允许我模拟一些数据：

import numpy as np
import pandas
import random

tweet_types = ['tweet', 'retweet', 'mention']
index = pandas.DatetimeIndex(freq='5min', start='2014-04-13', end='2014-05-13')
tweets = [random.choice(tweet_types) for _ in range(len(index))]
time_df = pandas.DataFrame(index=index, data=tweets, columns=['tweet type'])
time_df['day'] = time_df.index.date
time_df['count'] = 1
print(time_df.head())

因此，前几行现在如下所示：

                     tweet type         day  count
2014-04-13 00:00:00     mention  2014-04-13      1
2014-04-13 00:05:00     mention  2014-04-13      1
2014-04-13 00:10:00       tweet  2014-04-13      1
2014-04-13 00:15:00       tweet  2014-04-13      1
2014-04-13 00:20:00     retweet  2014-04-13      1

我添加了

count

值，因为我们需要为我们的每日汇总做一些合计，在这里完成：

daily_counts = time_df.groupby(by=['tweet type', 'day']).count()
daily_counts_xtab = daily_counts.unstack(level='tweet type')['count']
print(daily_counts_xtab.head())

这给了我们

tweet type  mention  retweet  tweet
day                                
2014-04-13       89      101     98
2014-04-14       98      113     77
2014-04-15       87      103     98
2014-04-16       81      107    100
2014-04-17       96       92    100

那么

daily_counts_xtab.plot()

给我：