您可以嘗試以下方法：
df.groupby([df.time.dt.floor('d'), "category"]).size().unstack().plot()說明：
第一步是像你提到的那樣發牢騷。為此，我們使用groupby
在 中groupby，因為我們需要times按天分組，所以一種解決方案是dt.floor在time列上使用。我們傳遞 的論點"d"。days
現在我們有了組，可以使用該方法輕松計算大小size。
下一步是將category列（在此步驟中作為索引）轉換為列。因為我們按兩個鍵分組，所以我們可以使用unstack.
最后，將其plot稱為數據框。由于數據框結構良好，因此無需任何參數即可工作（每列繪制一條線，索引列 ( time) 用作x-axis。
完整代碼+插圖：
# import modules
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# (here random is just for creating dummy data)
from random import randint, choice
# Create dummy data
size = 1000
df = pd.DataFrame({
'time': pd.to_datetime(["2020/01/{} {}:{}".format(randint(1, 31), randint(0,23), randint(0,59)) for _ in range(size)]),
'text': ['blablabla...' for _ in range(size)],
'category': [choice(["A", "B", "C"]) for _ in range(size)]
})
print(df)
# time text category
# 0 2020-01-30 23:15:00 blablabla... C
# 1 2020-01-16 07:06:00 blablabla... A
# 2 2020-01-03 18:47:00 blablabla... A
# 3 2020-01-21 15:45:00 blablabla... A
# 4 2020-01-10 04:11:00 blablabla... C
# .. ... ... ...
# 995 2020-01-12 03:03:00 blablabla... C
# 996 2020-01-08 10:35:00 blablabla... B
# 997 2020-01-24 20:51:00 blablabla... C
# 998 2020-01-05 07:39:00 blablabla... A
# 999 2020-01-26 16:54:00 blablabla... A
# See size result
print(df.groupby([df.time.dt.floor('d'), "category"]).size())
# time category
# 2020-01-01 A 6
# B 18
# C 7
# 2020-01-02 A 10
# B 8
# ..
# 2020-01-30 B 16
# C 11
# 2020-01-31 A 14
# B 17
# C 11
# See unstack result
print(df.groupby([df.time.dt.floor('d'), "category"]).size().unstack())
# category A B C
# time
# 2020-01-01 6 18 7
# 2020-01-02 10 8 13
# 2020-01-03 11 11 16
# 2020-01-04 9 5 10
# 2020-01-05 13 9 13
# 2020-01-06 11 11 12
# 2020-01-07 13 7 9
# 2020-01-08 5 16 13
# 2020-01-09 15 6 14
# 2020-01-10 10 11 9
# 2020-01-11 7 16 13
# 2020-01-12 12 13 13
# 2020-01-13 12 5 7
# 2020-01-14 11 10 11
# 2020-01-15 13 14 11
# 2020-01-16 9 8 13
# 2020-01-17 8 9 6
# 2020-01-18 12 5 11
# 2020-01-19 7 8 13
# 2020-01-20 12 9 9
# 2020-01-21 9 13 13
# 2020-01-22 14 11 19
# 2020-01-23 14 6 12
# 2020-01-24 7 8 6
# 2020-01-25 10 12 10
# 2020-01-26 8 12 7
# 2020-01-27 18 11 7
# 2020-01-28 15 10 9
# 2020-01-29 12 7 11
# 2020-01-30 12 16 11
# 2020-01-31 14 17 11
# Perform plot
df.groupby([df.time.dt.floor('d'), "category"]).size().unstack().plot()
plt.show()
輸出：
