如何对日期时间索引数据框进行排序答案

【问题标题】：How to sort datetime index dataframe如何对日期时间索引数据框进行排序
【发布时间】：2021-07-22 22:53:18
【问题描述】：

我有一个日期时间索引数据框，其中包含 2019 年至 2020 年之间每小时的数据，我从 CSV 文件导入如下，以便仅保留我想要的列，名称更简单（名称因工作原因而更改）：

file = 'data.csv'
df = pd.read_csv(file,sep=";", header=0, na_values=['NA', ' ' , '.'])
df['datetime']=pd.to_datetime(df['datetime'])
df['week'] = df['datetime'].dt.isocalendar().week
df['month'] = df['datetime'].dt.month
df['hour']=df['datetime'].dt.hour
df['day']=df['datetime'].dt.day

df=df.set_index(['datetime'])
   

df=df.rename(columns={'data1':'d1','data2':'d2','data3':'d3','data4':'d4','data5':'d5','data6':'d6','data7':'d7','data8':'d8','data9':'d9','data10':'d10','data11':'d11','data12':'d12','data13':'d13','data14':'d14','data15':'d15','data16':'d16'})

df=df[['d1','d2','d3','d4','d5','d6','d7','d8','d9','d10','d11','d12','d13','d14','d15','d16','week','month','hour','day']]

当我打字时：

df['d4'][0:2800].min()

答案是 995，我知道这是一个很好的答案，因为我检查了 CSV 文件。

现在我的问题是，在导入过程中，一些日期以错误的顺序放入数据框中。我不知道为什么，但例如 2019-09-09 后面会跟着 2019-09-13 而不是 2019-09-10 。

我试图通过使用来修复它

df=df.sort_index(ascending=True)

或

df=df.sort_index()

现在似乎所有日期都井井有条，但现在我输入了

df['d4'][0:2800].min()

现在的答案是 870，这是一个错误的值。

似乎 df.sort_index() 正在混合我的数据，我做错了什么吗？

【问题讨论】：

在调用pd.to_datetime(df['datetime'])之前df['datetime']的输入格式是什么？
你好，是字符串形式是'01/01/2019 00:00'
那么，什么是第一个，天还是月？
好的，这很重要；你能把你的代码改成df['datetime']=pd.to_datetime(df['datetime'], dayfirst=True)看看有没有帮助？
非常感谢！不敢相信我没想到...谢谢！

标签： python pandas datetime indexing

【解决方案1】：

这里的重点是确保将日期/时间正确导入到日期时间数据类型。像'01/01/2019 00:00' 这样的字符串默认会被解析为mm/dd/YYYY HH:MM，见pandas.to_datetime：

dayfirst 布尔型，默认为 False

根据您居住的地方，您可能会认为这一天是第一位的。

还要注意，这是针对每个元素进行评估的；例如'25-12-2019' 被解析为 12 月 25 日，因为没有第 25 个月。但是同一列中的'03-12-2019' 变成了 3 月 12 日，尽管可能预计会出现 12 月 3 日。这会造成相当混乱。所以如果...

日期在您的日期字符串中排在第一位：

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

你也可以

通过format kwarg 的to_datetime 明确提供parsing directive
通过pandas.read_csv 的parse_dates kwarg 指定要解析为日期时间的列。在那里，您还可以指定dayfirst=True

【讨论】：