对字符串日期的熊猫数据框进行排序而不进行转换[重复]答案

【问题标题】：Sort pandas dataframe on string date without conversion [duplicate]对字符串日期的熊猫数据框进行排序而不进行转换[重复]
【发布时间】：2019-05-07 08:02:02
【问题描述】：

设置

我有一个数据框，其中包含一个带有日期字符串的列。

日期格式为日/月/年，例如2018 年 5 月 12 日。

test_df 数据框看起来像，

   date_created
0    05/12/2018
1    04/12/2018
2    04/12/2018
3    03/12/2018
4    02/12/2018
5    30/11/2018
6    30/11/2018
7    30/11/2018
8    30/11/2018
9    29/11/2018
10   02/12/2018
11   29/11/2018
12   29/11/2018

问题

我希望它按日期排序，这样我就有了，

   date_created
0    05/12/2018    
1    04/12/2018
2    04/12/2018
3    03/12/2018
10   02/12/2018    
4    02/12/2018
5    30/11/2018
6    30/11/2018
7    30/11/2018
8    30/11/2018
9    29/11/2018
11   29/11/2018
12   29/11/2018

但关注this example，

test_df.sort_values(by='date_created', inplace=False, ascending=True)

给，

   date_created
4    02/12/2018
10   02/12/2018
3    03/12/2018
1    04/12/2018
2    04/12/2018
0    05/12/2018
9    29/11/2018
11   29/11/2018
12   29/11/2018
5    30/11/2018
6    30/11/2018
7    30/11/2018
8    30/11/2018

我如何在当月内颠倒顺序？

【问题讨论】：

标签： python pandas sorting datetime

【解决方案1】：

推荐的解决方案是将你的系列转换为datetime，然后排序：

df['date_created'] = pd.to_datetime(df['date_created'], dayfirst=True)

res = df.sort_values('date_created', ascending=False)

print(res)

   date_created
0    2018-12-05
1    2018-12-04
2    2018-12-04
3    2018-12-03
4    2018-12-02
10   2018-12-02
5    2018-11-30
6    2018-11-30
7    2018-11-30
8    2018-11-30
9    2018-11-29
11   2018-11-29
12   2018-11-29

如果您坚持保留object dtype 系列，您可以然后在单独的操作中转换回字符串：

res['date_created'] = res['date_created'].dt.strftime('%d/%m/%Y')

【讨论】：

太棒了！谢谢。