У меня есть несколько df, которые выглядят так: df
id created_at
0 1086341956479959040 2019-01-18 19: 18: 00
1 1086342030027091969 2019-01-18 19: 18: 17
2 1086342031067234304 2019-01-18 19: 18: 18
3 1086342040374439937 2019-01-18 19: 18: 20
4 1086342050168086531 2019-01-18 19: 18: 22 * 1012 *
5 1086342075560456192 2019-01-18 19: 18: 28
6 1086342090320154625 2019-01-18 19: 18: 32
7 1086342101254721536 2019-01-18 19: 18: 34
для построения графика я делаю группировку:
df_all.groupby (pd.Grouper (freq = '1Min'))). Count () .plot ()
, которая дает мне то, что я хочу, счетчик id в минуту с течением времени.
Теперь у меня есть другие df, которые имеют ту же структуру, что и выше, сразные идентификаторы и другое распределение во времени, но в том же временном диапазоне.Я не знаю, как я могу отобразить все эти данные в одном графике, я пытался с pd.concat, но у меня есть несколько столбцов идентификатора (это хорошо), но также create_at (это не хорошо)
Как я могу объединить данные осмысленным способом?
Я попытался сделать маскировку, выбрав диапазон дат:
mask = (df_all ['made_at']> '2019-01-01 ') & (df_all [' made_at '] <=' 2019-01-30 ') </p>
, но это не влияет на объединение