如何按时间和其他条件对数据帧进行排序？答案

【问题标题】：How to sort dataframe by time and other condition?如何按时间和其他条件对数据帧进行排序？
【发布时间】：2020-04-23 03:48:08
【问题描述】：

我有一个包含以下列的数据框：movie_name、date、comment。

日期格式如下（示例）：2018-06-27T09:09:00Z。

我想制作一个仅包含某部电影的第一个日期的新数据框。

例如，对于电影 a，第一个日期可能是 2018-09-11T:02:02:00Z，在这种情况下，我想要电影 a 的所有行 2018-09-11。当有多部不同日期的电影时，我该怎么做？

【问题讨论】：

同this
您是否尝试过在数据库的类型部分使用date 而不是datetime？
我将如何使用日期类型完成此操作？

标签： python pandas numpy data-manipulation data-cleaning

【解决方案1】：

import datetime as dt
df['My Time Format'] = dt['Given time].apply(lambda x: dt.datetime.strftime(dt.datetime.strptime(x, "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ"),"%Y-%m-%d"))

【讨论】：

是的，我已经转换了日期，但我仍然不知道如何创建一个新的数据框，其中包含某部电影的第一个日期的行。
你用过df.groupby(['我的时间格式'])

【解决方案2】：

这是一种方法：

# create a new df
new_df = old_df['date'].copy()

# get the date
new_df['date'] = pd.to_datetime(new_df['date']).dt.date

# first date of movie
new_df.groupby('movie_name')['date'].first()

【讨论】：

是的，我已经转换了日期，但是我将如何制作一个仅包含某部电影的第一个日期的新数据框？例如，如果电影“a”的第一个日期是 2018-09-11，我将如何只提取具有该特定日期的行。当有多部不同日期的电影时，我该怎么做？