我正在使用Python修改纽约市地铁旋转闸门数据，以将每个车站的出入口可视化。
到目前为止，我有一个基于开始（03-24-15）和结束（03-27-15）日期的出入口计数列表：
{
'endTime': '03-25-14T21:40:30',
'entriesDuringPeriod': 158,
'exitsDuringPeriod': 597,
'startTime': '03-25-14T17:03:23'
},
{
'endTime': '03-26-14T01:00:00',
'entriesDuringPeriod': 29,
'exitsDuringPeriod': 235,
'startTime': '03-25-14T21:00:00'
},
我的问题是不同的时间段没有标准化，有时会重叠。我希望能够创建另一个列表，将这些数字标准化为一个小时的增量。
我对Python时间处理不是很熟悉，我想知道是否有人可以提供有关如何开始使用字符串，将其转换为日期对象以及根据时间划分值的一些信息。
如果重要的话，最终的可视化效果将使用d3.js进行可视化。
最佳答案
将字符串放入datetime对象中还不错：
from datetime import datetime
from time import time, mktime, strptime
def get_datetime( instr ):
return datetime.fromtimestamp(mktime(strptime(instr, '%m-%d-%yT%H:%M:%S')))
# eg: get_datetime( '03-25-14T21:20:30' ) => datetime.datetime(2014, 3, 25, 21, 20, 30)
对数据进行合并/归一化很大程度上取决于您要如何处理重叠的持续时间...例如。您是否要假设人们是以线性方式到达和离开的，因此如果时间戳记为一个半小时，则整整一个小时中有66％会进入，另一半小时中有33％会进入？
编辑：基于OP的注释，这里是完全功能性的代码：
from datetime import timedelta
from collections import defaultdict
def add_datum( dd, v ):
end_dt = get_datetime(v['endTime'])
start_dt = get_datetime(v['startTime'])
total_duration = end_dt - start_dt
hour_start = datetime( year = start_dt.year,
month = start_dt.month,
day = start_dt.day,
hour = start_dt.hour )
hour_end = hour_start + timedelta( hours = 1 )
while hour_start < end_dt:
dt = min([hour_end, end_dt]) - max([ hour_start, start_dt ])
fraction = 1.0 * dt.total_seconds() / total_duration.total_seconds()
dd[ hour_start ]['hour'] = hour_start
dd[ hour_start ]['entries'] += v['entriesDuringPeriod'] * fraction
dd[ hour_start ]['exits'] += v['exitsDuringPeriod'] * fraction # exits
hour_start = hour_end
hour_end = hour_end + timedelta( hours = 1 )
return dd
dd = defaultdict(lambda: {'entries':0,'exits':0})
all_data = [{ 'endTime': '03-25-14T21:40:30',
'entriesDuringPeriod': 158,
'exitsDuringPeriod': 597,
'startTime': '03-25-14T17:03:23' },
{ 'endTime': '03-26-14T01:00:00',
'entriesDuringPeriod': 29,
'exitsDuringPeriod': 235,
'startTime': '03-25-14T21:00:00' }]
[ add_datum( dd, i ) for i in all_data ]
res = dd.values()
res.sort( key = lambda i: i['hour'] )
print res
# [{'entries': 32.28038732182594,
# 'exits': 121.97083057677271,
# 'hour': datetime.datetime(2014, 3, 25, 17, 0)},
# {'entries': 34.209418415829674,
# 'exits': 129.25963793829314,
# 'hour': datetime.datetime(2014, 3, 25, 18, 0)},
# {'entries': 34.209418415829674,
# 'exits': 129.25963793829314,
# 'hour': datetime.datetime(2014, 3, 25, 19, 0)},
# {'entries': 34.209418415829674,
# 'exits': 129.25963793829314,
# 'hour': datetime.datetime(2014, 3, 25, 20, 0)},
# {'entries': 30.34135743068503,
# 'exits': 146.00025560834786,
# 'hour': datetime.datetime(2014, 3, 25, 21, 0)},
# {'entries': 7.25,
# 'exits': 58.75,
# 'hour': datetime.datetime(2014, 3, 25, 22, 0)},
# {'entries': 7.25,
# 'exits': 58.75,
# 'hour': datetime.datetime(2014, 3, 25, 23, 0)},
# {'entries': 7.25,
# 'exits': 58.75,
# 'hour': datetime.datetime(2014, 3, 26, 0, 0)}]
关于python - 根据时间将值(value)划分为垃圾箱，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/22884048/