[英]Pandas - how to sort week and year numbers formatted as strings?
我有一個像這樣的熊貓數據框,排序如下:
>>> weekly_count.sort_values(by='date_in_weeks', inplace=True)
>>> weekly_count.loc[:9,:]
date_in_weeks count
0 1-2013 362
1 1-2014 378
2 1-2015 201
3 1-2016 294
4 1-2017 300
5 1-2018 297
6 10-2013 329
7 10-2014 314
8 10-2015 324
9 10-2016 322
在上面的數據中,第一列, date_in_weeks
所有行都只是“一年的周數 - 年”。 我現在想這樣排序:
date_in_weeks count
0 1-2013 362
6 10-2013 329
1 1-2014 378
7 10-2014 314
2 1-2015 201
8 10-2015 324
3 1-2016 294
9 10-2016 322
4 1-2017 300
5 1-2018 297
我該怎么做呢?
使用Series.argsort
轉換為日期時間,格式為一年中的%W
周數,鏈接:
df = df.iloc[pd.to_datetime(df['date_in_weeks'] + '-0',format='%W-%Y-%w').argsort()]
print (df)
date_in_weeks count
0 1-2013 362
6 10-2013 329
1 1-2014 378
7 10-2014 314
2 1-2015 201
8 10-2015 324
3 1-2016 294
9 10-2016 322
4 1-2017 300
5 1-2018 297
您還可以轉換為 datetime ,分配給 df,然后對值進行排序並刪除額外的 col:
s = pd.to_datetime(df['date_in_weeks'],format='%M-%Y')
final = df.assign(dt=s).sort_values(['dt','count']).drop('dt',1)
print(final)
date_in_weeks count
0 1-2013 362
6 10-2013 329
1 1-2014 378
7 10-2014 314
2 1-2015 201
8 10-2015 324
3 1-2016 294
9 10-2016 322
4 1-2017 300
5 1-2018 297
您可以嘗試使用輔助列:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'date_in_weeks':['1-2013','1-2014','1-2015','10-2013','10-2014'],
'count':[362,378,201,329,314]})
df['aux'] = df['date_in_weeks'].str.split('-')
df['aux_2'] = df['aux'].str.get(1).astype(int)
df['aux'] = df['aux'].str.get(0).astype(int)
df = df.sort_values(['aux_2','aux'],ascending=True)
df = df.drop(columns=['aux','aux_2'])
print(df)
輸出:
date_in_weeks count
0 1-2013 362
3 10-2013 329
1 1-2014 378
4 10-2014 314
2 1-2015 201
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