熊猫：如何按一列的日期对数据框行进行排序答案

【问题标题】：Pandas: How to sort dataframe rows by date of one column熊猫：如何按一列的日期对数据框行进行排序
【发布时间】：2018-07-10 18:01:59
【问题描述】：

所以我有两个不同的数据框，我将两者连接起来。所有列都相同；但是，日期列具有 M/D/YR 格式的各种不同日期。

数据框日期在序列的后面会被打乱

有没有办法保留整个数据框本身并根据日期列中的日期对行进行排序。我也想保留日期的格式。

基本上是这样

date        people
6/8/2015    1
7/10/2018   2
6/5/2015    0

转换成：

date          people
6/5/2015      0
6/8/2015      1
7/10/2018     2

谢谢！

PS：我已经尝试了其他帖子中的选项，但它不起作用

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

试图详细说明可以做什么：初始化/合并数据框并将列转换为日期时间类型

df= pd.DataFrame({'people':[1,2,0],'date': ['6/8/2015','7/10/2018','6/5/2015',]})
df.date=pd.to_datetime(df.date,format="%m/%d/%Y")
print(df)

输出：

   date      people
0   2015-06-08  1
1   2018-07-10  2
2   2015-06-05  0

按日期排序

df=df.sort_values('date')
print(df)

输出：

    date    people
2   2015-06-05  0
0   2015-06-08  1
1   2018-07-10  2

再次维护格式：

df['date']=df['date'].dt.strftime('%m/%d/%Y')
print(df)

输出：

    date    people
2   06/05/2015  0
0   06/08/2015  1
1   07/10/2018  2

【讨论】：

由于最终会在日期前添加一些前导 '0'，您可以改为创建一个 dummy_date 列，即 datetime，按此排序，然后将其删除，以使 date 真正保持不变.但同样的基本思想：D

【解决方案2】：

尝试将“日期”列更改为 pandas 日期时间，然后排序

import pandas as pd
df= pd.DataFrame({'people':[1,1,1,2],'date': 
['4/12/1961','5/5/1961','7/21/1961','8/6/1961']})
df['date'] =pd.to_datetime(df.date)
df.sort_values(by='date')

输出：

date       people

1961-04-12  1

1961-05-05  1

1961-07-21  1

1961-08-06  2

要恢复初始格式：

df['date']=df['date'].dt.strftime('%m/%d/%y')

输出：

date    people
04/12/61    1

05/05/61    1

07/21/61    1

08/06/61    2

【讨论】：

谢谢。我又添加了一行代码来获取初始格式并打印输出

【解决方案3】：

为什么不简单呢？

dataset[SortBy["date"]]

您能提供您尝试过的方法或您的结构吗？

如果您需要以相反的顺序排序：

dataset[SortBy["date"]][Reverse]

【讨论】：

SortBy 是什么？它在哪里定义？和Reverse ？这个答案怎么会有 3 个赞？