Pandas：如何按一列的日期對數據框行進行排序

Question

所以我有兩個不同的數據框架，我連接了兩個。 所有列都相同; 但是，日期列具有M / D / YR格式的各種不同日期。

數據幀日期在序列中稍后變得混亂

有沒有辦法保留整個數據框本身，只是根據日期列中的日期對行進行排序。 我還想保留日期所在的格式。

所以基本上

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

轉換成：

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

謝謝！

PS：我已經嘗試了其他帖子中的選項，但它不起作用

Answer 1

試着詳細說明可以做什么：初始化/合並數據幀並將列轉換為datetime類型

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)

輸出：

   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)

輸出：

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

再次維護格式：

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

輸出：

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

Answer 2

嘗試將“日期”列更改為pandas Datetime，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')

輸出：

date       people

1961-04-12  1

1961-05-05  1

1961-07-21  1

1961-08-06  2

要獲取初始格式：

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

輸出：

date    people
04/12/61    1

05/05/61    1

07/21/61    1

08/06/61    2

Answer 3

不知道你想要什么得到，但如果你只是想誰屬於一個人 約會，只是簡單地使用groupby 。

df = df.groupby('date').sum()

或者不同的組合

df = df.groupby('date').agg(lambda col: col.tolist()).reset_index()

然后你可以根據需要對其進行排序。 也許這將是你想要的按日期排序Pandas Dataframe

Answer 4

為什么不簡單？

dataset[SortBy["date"]]

你可以提供你嘗試過的東西或你的結構如何？

如果您需要按相反順序排序，請執行以下操作：

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