將 dataframe 排序為 pandas 中的列標題

Question

我的日期必須是水年，我想找到一種方法，讓列以日期 09/30/1899_24:00 開始，以日期 9/30/1999_24:00 結束。

最初我是這樣的（下圖），但是當我做 dataframe pivot 時，它弄亂了順序。

這是我的代碼的片段

    sim = pd.read_csv(headout,parse_dates=True, index_col='date')
    sim['Layer'] = sim.groupby('date').cumcount() + 1
    sim['Layer'] = 'L' + sim['Layer'].astype(str)
    sim = sim.pivot(index = None , columns = 'Layer').T
    sim = sim.reset_index() 
    sim = sim.rename(columns={"level_0": "NodeID"})
    sim["NodeID"]= sim['NodeID'].astype('int64')
    sim['gse'] = sim['NodeID'].map(sta.set_index(['NodeID'])['GSE'])

Answer 1

問題是24:00不是有效時間

• 如果您不將日期列轉換為有效的日期時間，則 python 會將列視為字符串。
  • 這將使執行任何類型的基於時間的分析變得非常困難
  • 然后，列的順序將按數字順序排列如下： '09/30/1899_24:00', '10/31/1899_24:00', '11/30/1898_24:00', '11/30/1899_24:00'
  • 請注意，11/30/ 11/30/1899早於11/30/1898
• 將24:00替換為23:59

import pandas as pd

# dataframe
df = pd.DataFrame({'date': ['09/30/1899_24:00', '09/30/1899_24:00', '09/30/1899_24:00', '09/30/1899_24:00', '10/31/1899_24:00',
                            '10/31/1899_24:00', '10/31/1899_24:00', '10/31/1899_24:00', '11/30/1899_24:00', '11/30/1899_24:00']})

|    | date             |
|---:|:-----------------|
|  0 | 09/30/1899_24:00 |
|  1 | 09/30/1899_24:00 |
|  2 | 09/30/1899_24:00 |
|  3 | 09/30/1899_24:00 |
|  4 | 10/31/1899_24:00 |
|  5 | 10/31/1899_24:00 |
|  6 | 10/31/1899_24:00 |
|  7 | 10/31/1899_24:00 |
|  8 | 11/30/1899_24:00 |
|  9 | 11/30/1899_24:00 |

# replace 24:00
df.date = df.date.str.replace('24:00', '23:59')

# formate as datetime
df.date = pd.to_datetime(df.date, format='%m/%d/%Y_%H:%M')


# final
                 date
0 1899-09-30 23:59:00
1 1899-09-30 23:59:00
2 1899-09-30 23:59:00
3 1899-09-30 23:59:00
4 1899-10-31 23:59:00
5 1899-10-31 23:59:00
6 1899-10-31 23:59:00
7 1899-10-31 23:59:00
8 1899-11-30 23:59:00
9 1899-11-30 23:59:00

刪除所有時間組件

df.date = df.date.str.replace('_24:00', '')
df.date = pd.to_datetime(df.date, format='%m/%d/%Y')

        date
0 1899-09-30
1 1899-09-30
2 1899-09-30
3 1899-09-30
4 1899-10-31
5 1899-10-31
6 1899-10-31
7 1899-10-31
8 1899-11-30
9 1899-11-30