绘制带有时间戳的直方图

Question

我有以下格式的 pandas 时间戳列表：

[Timestamp('2022-01-01 21:00:00'), 
 Timestamp('2022-01-02 21:15:00'), 
 Timestamp('2022-01-03 21:00:00'), 
 Timestamp('2022-01-04 20:00:00'), 
 Timestamp('2022-01-05 21:00:00'),
 ....
 ]

现在我想做的基本上是查看一天中的时间并绘制一个直方图，表示这些邮票在

21:00

、

21:15

等位置的百分比。我知道我可以提取

hour

和

 minute

来自时间戳，但无法弄清楚如何绘制直方图，其中标签是小时和分钟，条形代表百分比。

所以，我的尝试如下：

labels, counts = np.unique(histogram, return_counts=True)

all_sum = sum(counts)
percentages = [i * 100 / all_sum for i in counts]

bars = plt.bar(labels, counts, align="center", width=13, color="blue", edgecolor="black")

for i, p in enumerate(bars):
    width = p.get_width()
    height = p.get_height()
    x, y = p.get_xy()
    print(x, y)
    plt.text(x + width / 2, y + height * 1.01, "{0:.2f}".format(percentages[i]) + "%", ha="center", weight="bold")

plt.gca().set_xticks(labels)
plt.grid(False)
plt.tight_layout()

plt.show()

但是，这会产生如下图：

不知道为什么这些条重叠...

Answer 1

从日期时间生成适当格式的字符串，按字符串分组，计数并利用 pandas 绘图方法：

import pandas as pd
import matplotlib.ticker as mtick
import matplotlib.pyplot as plt


datetimes = [('2022-01-01 21:00:00'), 
             ('2022-01-02 21:15:00'), 
             ('2022-01-03 21:00:00'), 
             ('2022-01-04 20:00:00'), 
             ('2022-01-05 21:00:00'),]
df = pd.DataFrame({"datetime": pd.to_datetime(datetimes)})

fig, ax = plt.subplots(1, 1)
((df.groupby(df.datetime.dt.strftime("%H:%M")).size() / len(df) * 100)
   .plot.bar(ax=ax))

ax.yaxis.set_major_formatter(mtick.PercentFormatter())
ax.grid(False)