Ottenere il tempo di distribuzione in base al giorno della settimana per un particolare set di dati che è il Timestamp Unix come data

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Domanda

Sto cercando di ottenere la distribuzione del tempo di un determinato evento in base al giorno della settimana. Tutti i miei dati sono memorizzati in un .file csv. Un record simile a questa:

enter image description here

Come si può vedere, il tempo è il timestamp unix formato, quindi devo convertirlo in un formato più leggibile e quindi, per ogni giorno di ottenere il numero totale di occorrenze del cosiddetto evento.

Ecco il codice che ho scritto:

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

L'output è:

3    313113
Name: time, dtype: int64

Il che significa che tutte le occorrenze dell'evento è stato registrato nello stesso giorno della settimana ? Che non è quello il file che mi mostra. Ho provato a convertire alcuni dei timestamp unix con un convertitore online e i risultati sono diversi.

Che cosa sto facendo di sbagliato ?

database pandas python timestamp
2021-11-23 20:40:28
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Migliore risposta

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È necessario specificare l'unità di valore, qui di ms:


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

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