Pandas sort_index 仅在给定的时间范围内

Question

我有一个由 datetime_index 和一些值组成的 pandas 系列对象，如下所示：

df
2020-01-01 00:00:00    39.6
2020-01-01 00:15:00    35.6
2020-01-01 00:30:00    35.6
2020-01-01 00:45:00    39.2
2020-01-01 01:00:00    56.7
...
2020-12-31 23:45:00    56.3

我正在用.append() 向这个df 添加一些值。因为它没有排序，所以我通过.sort_index() 对其索引进行排序。然而，我想要实现的是我只想对给定的一天进行排序。

例如，我向2020-01-01 添加了一些值，并且由于添加的值将在2020-01-01 的一天结束之后，我只需要对一年中的第一天进行排序。 不是所有的 DF。

这里是一个例子，NaN 值加上.append():

df
2020-01-01 00:00:00    39.6
2020-01-01 00:15:00    35.6
...
2020-01-01 23:45:00    34.3
2020-01-01 15:00:00    NaN
...
2020-12-31 23:45:00    56.3

现在我不能df.sort_index()，因为它打破了其他日子。这就是为什么我只想将.sort_index() 应用到2020-01-01 的那天。我该怎么做？

到目前为止我尝试过但不起作用：

df.loc['2020-01-01'] = df.loc['2020-01-01'].sort_index()

Answer 1

过滤2020-01-01天的行，排序并返回不匹配的行：

mask = df.index.normalize() == '2020-01-01'

df = pd.concat([df[mask].sort_index(), df[~mask]])
print (df)
2020-01-01 00:00:00    39.6
2020-01-01 00:15:00    35.6
2020-01-01 15:00:00     NaN
2020-01-01 23:45:00    34.3
2020-12-31 23:45:00    56.3
Name: a, dtype: float64

另一个想法：

df1 = df['2020-01-01'].sort_index()
df = pd.concat([df1, df.drop(df1.index)])