steam流 怎么把时间年月日时分秒格式转为年月日 进行分组 排序

可以使用 Pandas 库中的 DataFrame 对象来实现 Steam 流数据的时间格式转换、分组和排序。以下是一个示例代码片段：

import pandas as pd

# 假设 Steam 流数据的时间列为 date_str
steam_data = pd.read_csv('steam_data.csv')
steam_data['date'] = pd.to_datetime(steam_data['date_str'])  # 转换时间格式
steam_data['date'] = steam_data['date'].dt.date  # 只保留年月日
grouped_data = steam_data.groupby('date').size().reset_index(name='count')  # 按照日期分组统计数量
sorted_data = grouped_data.sort_values(by='count', ascending=False)  # 按照数量排序

print(sorted_data)

在上面的代码中，我们首先使用 Pandas 库中的 `read_csv()` 函数读取 Steam 流数据，然后使用 `to_datetime()` 函数将时间格式转换为 Pandas 中的时间类型，接着使用 `dt.date` 属性只保留年月日部分。然后使用 `groupby()` 函数按照日期分组，使用 `size()` 函数统计数量，使用 `reset_index()` 函数重置索引，并将统计数量的列名设置为 'count'。最后使用 `sort_values()` 函数按照数量排序，其中 `ascending=False` 表示按照降序排序。

这样，就可以得到按照日期分组、按照数量排序的 Steam 流数据了。