使用Pandas在Python中绘制时间数据的分布

我有一个熊猫数据框，里面有一些时间数据

08:00am
上午1时08分15分
凌晨2时08分30分
上午3:7:45
上午4:7:30

这样的行总共有660行（datatype-String）。我想绘制此列的分布（直方图）。我该怎么做？另外，一些行只是一个空字符串（缺少数据），所以我在打印时也必须处理它。处理这个问题的最佳方法是什么

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我曾尝试使用

pandas.to_datetime（）

将字符串转换为时间戳，但在此之后，我仍在研究如何绘制这些时间戳和丢失数据的分布。

假设您拥有所谈论的数据帧，并且能够转换为pandas datetime对象：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(['8:00 AM', '8:15 AM', '08:30 AM', '', '7:45 AM','7:45 AM'], columns = ['time'])

df.time = pd.to_datetime(df.time)

df看起来像这样：

time
0   2019-08-16 08:00:00
1   2019-08-16 08:15:00
2   2019-08-16 08:30:00
3   NaT
4   2019-08-16 07:45:00
5   2019-08-16 07:45:00

我会分秒必争

df.groupby（[df['time'].dt.hour，df['time'].dt.minute]）.count（）.plot（kind=“bar”）

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您希望如何将它们分组？您的分发时间间隔是多少？同一天的全部数据（全部660行）是吗？日期不相关，它是一些不同机构的开始时间数据。我想按小时频率绘制它，例如上午7-8点、上午8-9点、上午9-10点等等