Obter a distribuição do tempo por dia da semana para um determinado conjunto de dados que tem Unix Timestamp da data

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Pergunta

Eu estou tentando obter a distribuição do tempo de um determinado evento por dia da semana. Todos os meus dados são armazenados em um .arquivo csv. Um registro olhar como este:

enter image description here

Como você pode ver, o tempo tem o unix formato de carimbo de hora, então eu tenho que converter para um formato mais legível e, em seguida, para cada dia, o número total de ocorrências do evento chamado.

Aqui está o código que eu escrevi:

import pandas as pd
strikes_df = pd.read_csv('my_csv_file.csv')
(pd.to_datetime(strikes_df['time']).dt.weekday).value_counts()

A saída é:

3    313113
Name: time, dtype: int64

O que significa que todas as ocorrências do evento foi gravado no mesmo dia da semana ? Que não é o que o arquivo mostra-me. Eu tentei converter algumas de unix carimbos de data / hora com um conversor online e os resultados são diferentes.

O que estou fazendo de errado aqui ?

database pandas python timestamp
2021-11-23 20:40:28
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Melhor resposta

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Você tem que especificar a unidade de valor, aqui do ms:


(pd.to_datetime(strikes_df['time'],unit='ms').dt.weekday).value_counts()
2021-11-23 20:58:17

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