如何按熊猫中的时间戳排序？答案

【问题标题】：How to sort by timestamps in pandas?如何按熊猫中的时间戳排序？
【发布时间】：2017-07-16 17:16:16
【问题描述】：

所以，我的时间戳如下所示：

20140804:10:00:13.281486

20140804:10:00:13.400113

20140804:10:00:13.555512

20140804:10:00:13.435677

我将它们放在一个 DataFrame 中，并尝试按升序对它们进行排序。我尝试了以下方法。但是，它似乎不起作用

df['yyyymmdd'] = pd.to_numeric(df['yyyymmdd'], errors='coerce')

df['hh'] = pd.to_numeric(df['hh'], errors='coerce')

df['mm'] = pd.to_numeric(df['mm'], errors='coerce')

df['ss'] = pd.to_numeric(df['ss'], errors='coerce')

df=df.sort(['yyyymmdd', 'hh','mm','ss'], ascending=[True, True,True,True])

感谢任何帮助。

【问题讨论】：

标签： python sorting pandas datetime dataframe

【解决方案1】：

您只需要确保正确地表示格式规范，并且您可以使用pd.to_datetime 将它们转换为sort_values 之前的实际日期时间。

pd.to_datetime(stamps, format="%Y%m%d:%H:%M:%S.%f").sort_values()

这比分解组件中的时间戳和执行多标准排序要直接得多。

演示

>>> stamps
0    20140804:10:00:13.281486
1    20140804:10:00:13.400113
2    20140804:10:00:13.555512
3    20140804:10:00:13.435677
dtype: object

>>> pd.to_datetime(stamps, format="%Y%m%d:%H:%M:%S.%f").sort_values()
0   2014-08-04 10:00:13.281486
1   2014-08-04 10:00:13.400113
3   2014-08-04 10:00:13.435677
2   2014-08-04 10:00:13.555512
dtype: datetime64[ns]

【讨论】：