还是有点懒，本应早点写第二集。按类型去分析数据并没有得到规律性的东西。我们再来看看元数据。
Dates是案件发生的时间，案件是否具有时间规律，随着时间在增长或者减少呢？

时间序列

基于这个思路，创建以时间为index的DataFrame，其中index选用数据中的\’Dates\’列作为index，为方便按时间操作，将\’Dates\’列转换为DatetimeIndex类型。
按年月日格式化时间key，按key进行分类，我们得到每日发生的案件统计走势图。

# -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = \'longtaiye\'


import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#读取数据
df = pd.read_csv(\'/Users/longtaiye/Documents/ml-learn/train.csv\')

#设置pandas打印格式
pd.set_option(\'display.width\', 300)

＃以日期为index创建新的DataFrame
dateDF = pd.DataFrame(np.asarray(df), index=pd.to_datetime(df[\'Dates\']), columns=df.columns)

#按年月日统计案件发生规律
key1 = lambda x:x.strftime(\"%Y-%m-%d\")
dateDF[\'Category\'].groupby(key1).count().plot(figsize=(26, 10))

plt.show()

依照相同的方法可以得到时走势、日走势、月走势、年走势图，从图上看并没有什么规律性。

时走势图

日走势图

月走势图

年走势图

和其它列结合分析

上面的分析表明，单纯的时间趋势并不存在，那么在限定其它因素情况下的时间走势关系是否存在呢？
我们先从警区入手。按警区划分案件，然后统计每个警区的案件走势。

# -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = \'longtaiye\'


import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


df = pd.read_csv(\'/Users/longtaiye/Documents/ml-learn/train.csv\')
pd.set_option(\'display.width\', 300)

dateDF = pd.DataFrame(np.asarray(df), index=pd.to_datetime(df[\'Dates\']), columns=df.columns)

＃按警区划分
groups = dateDF.groupby(\'PdDistrict\')

ii = 1
key = lambda x:x.strftime(\"%Y\")
plt.figure(figsize=(20, 12))
for name, group in groups:
    subplot = plt.subplot(4, 4, ii)
    subplot.plot(group.groupby(key).count())
    plt.title(name)

    ii+=1

plt.show()

按警区按年的案件走势

按星期几按年的案件走势

这两张图也并没有太多的规律，但下面这张图让我们看到了一丝希望。如BAD CHECK类型但案件时逐年降低的。

按类型按年的案件走势