基於唯一的“其他”列，按月對數據框進行排序，重復年份
[英]Sorting a Data Frame by Month with Repeating Years, based on Unique 'Other' Column
問題描述
在 pandas 中，我試圖按月對大數據幀的行進行排序。 目前，月份不正常。 它們按字母順序排序，但我想按時間順序對它們進行排序。 棘手的部分是我按 21 個月的周期對每一種產品進行分類。 有兩個年度列，一個用於日歷年度，一個用於會計年度，它們的目的有所不同。 2021 財年是 2021 年 1 月 - 2021 年 9 月，2022 財年是 2021 年 10 月 - 2022 年 9 月。產品有數百種，以下部分只是兩個產品的示例。
如下表所示，月份不正常，但其他一切都按正確的順序排列。
同樣，任何產品都有 21 個月，從 2021 年 1 月到 2022 年 9 月。我希望這些產品能夠按順序迭代每個產品。
我正在尋找一個代碼來以正確的方式對這個數據框進行排序。
現在的樣子（月份不按年份順序排列）：
| 物品 | 公歷年 | 財政年度 | 月 | 數量 |
|---|---|---|---|---|
| 產品一 | 2021 | 2021 | 四月 | 45 |
| 產品一 | 2021 | 2021 | 八月 | 85 |
| 產品一 | 2021 | 2021 | 二月 | 25 |
| 產品一 | 2021 | 2021 | 一月 | 15 |
| 產品一 | 2021 | 2021 | 七月 | 75 |
| 產品一 | 2021 | 2021 | 六月 | 65 |
| 產品一 | 2021 | 2021 | 行進 | 35 |
| 產品一 | 2021 | 2021 | 可能 | 55 |
| 產品一 | 2021 | 2021 | 九月 | 95 |
| 產品一 | 2021 | 2022 | 十二月 | 125 |
| 產品一 | 2021 | 2022 | 十一月 | 115 |
| 產品一 | 2021 | 2022 | 十月 | 105 |
| 產品一 | 2022 | 2022 | 四月 | 405 |
| 產品一 | 2022 | 2022 | 八月 | 805 |
| 產品一 | 2022 | 2022 | 二月 | 205 |
| 產品一 | 2022 | 2022 | 一月 | 1005 |
| 產品一 | 2022 | 2022 | 七月 | 705 |
| 產品一 | 2022 | 2022 | 六月 | 605 |
| 產品一 | 2022 | 2022 | 行進 | 305 |
| 產品一 | 2022 | 2022 | 可能 | 505 |
| 產品一 | 2022 | 2022 | 九月 | 905 |
| 產品二 | 2021 | 2021 | 四月 | 4000 |
| 產品二 | 2021 | 2021 | 八月 | 8000 |
| 產品二 | 2021 | 2021 | 二月 | 2000 |
| 產品二 | 2021 | 2021 | 一月 | 1000 |
| 產品二 | 2021 | 2021 | 七月 | 7000 |
| 產品二 | 2021 | 2021 | 六月 | 6000 |
| 產品二 | 2021 | 2021 | 行進 | 3000 |
| 產品二 | 2021 | 2021 | 可能 | 5000 |
| 產品二 | 2021 | 2021 | 九月 | 9000 |
| 產品二 | 2021 | 2022 | 十二月 | 12000 |
| 產品二 | 2021 | 2022 | 十一月 | 11000 |
| 產品二 | 2021 | 2022 | 十月 | 10000 |
| 產品二 | 2022 | 2022 | 四月 | 40000 |
| 產品二 | 2022 | 2022 | 八月 | 80000 |
| 產品二 | 2022 | 2022 | 二月 | 20000 |
| 產品二 | 2022 | 2022 | 一月 | 10000 |
| 產品二 | 2022 | 2022 | 七月 | 70000 |
| 產品二 | 2022 | 2022 | 六月 | 60000 |
| 產品二 | 2022 | 2022 | 行進 | 30000 |
| 產品二 | 2022 | 2022 | 可能 | 50000 |
| 產品二 | 2022 | 2022 | 九月 | 90000 |
它應該看起來如何（按月排列）：
| 物品 | 公歷年 | 財政年度 | 月 | 數量 |
|---|---|---|---|---|
| 產品一 | 2021 | 2021 | 一月 | 15 |
| 產品一 | 2021 | 2021 | 二月 | 25 |
| 產品一 | 2021 | 2021 | 行進 | 35 |
| 產品一 | 2021 | 2021 | 四月 | 45 |
| 產品一 | 2021 | 2021 | 可能 | 55 |
| 產品一 | 2021 | 2021 | 六月 | 65 |
| 產品一 | 2021 | 2021 | 七月 | 75 |
| 產品一 | 2021 | 2021 | 八月 | 85 |
| 產品一 | 2021 | 2021 | 九月 | 95 |
| 產品一 | 2021 | 2022 | 十月 | 105 |
| 產品一 | 2021 | 2022 | 十一月 | 115 |
| 產品一 | 2021 | 2022 | 十二月 | 125 |
| 產品一 | 2022 | 2022 | 一月 | 1005 |
| 產品一 | 2022 | 2022 | 二月 | 205 |
| 產品一 | 2022 | 2022 | 行進 | 305 |
| 產品一 | 2022 | 2022 | 四月 | 405 |
| 產品一 | 2022 | 2022 | 可能 | 505 |
| 產品一 | 2022 | 2022 | 六月 | 605 |
| 產品一 | 2022 | 2022 | 七月 | 705 |
| 產品一 | 2022 | 2022 | 八月 | 805 |
| 產品一 | 2022 | 2022 | 九月 | 905 |
| 產品二 | 2021 | 2021 | 一月 | 1000 |
| 產品二 | 2021 | 2021 | 二月 | 2000 |
| 產品二 | 2021 | 2021 | 行進 | 3000 |
| 產品二 | 2021 | 2021 | 四月 | 4000 |
| 產品二 | 2021 | 2021 | 可能 | 5000 |
| 產品二 | 2021 | 2021 | 六月 | 6000 |
| 產品二 | 2021 | 2021 | 七月 | 7000 |
| 產品二 | 2021 | 2021 | 八月 | 8000 |
| 產品二 | 2021 | 2021 | 九月 | 9000 |
| 產品二 | 2021 | 2022 | 十月 | 10000 |
| 產品二 | 2021 | 2022 | 十一月 | 11000 |
| 產品二 | 2021 | 2022 | 十二月 | 12000 |
| 產品二 | 2022 | 2022 | 一月 | 10000 |
| 產品二 | 2022 | 2022 | 二月 | 20000 |
| 產品二 | 2022 | 2022 | 行進 | 30000 |
| 產品二 | 2022 | 2022 | 四月 | 40000 |
| 產品二 | 2022 | 2022 | 可能 | 50000 |
| 產品二 | 2022 | 2022 | 六月 | 60000 |
| 產品二 | 2022 | 2022 | 七月 | 70000 |
| 產品二 | 2022 | 2022 | 八月 | 80000 |
| 產品二 | 2022 | 2022 | 九月 | 90000 |
1 個解決方案
解決方案1
0 已采納 2021-04-09 04:29:37
首先將值轉換為有序分類，因此可以按DataFrame.sort_values中的多列排序：
cat = ['January','February','March','April','May','June',
'July','August','September','October','November','December']
df['Month'] = pd.Categorical(df['Month'], ordered=True, categories=cat)
df = df.sort_values(['Item','Calendar Year','Month'])
或創建DatetimeIndex ，因此可以按帶有日期時間的Item排序：
df.index = pd.to_datetime(df['Calendar Year'] + df['Month'], format='%Y%B')
df = df.rename_axis('dt').sort_values(['Item','dt']).reset_index(drop=True)
根據另一個pandas數據框中的列排序對列進行排序
[英]Sort a column based on the sorting of a column from another pandas data frame
時間序列根據其他年份的相關數據填補大時間間隔（超過一個月）的 NA
[英]Time Series fill NAs for big time gaps (more than a month) based on related data from other years
根據 Pandas 數據框中的一個月添加帶有布爾值的列
[英]Adding column with boolean values, based on a month in pandas data frame
Python Pandas對列數據框進行排序，使其他列保持固定
[英]Python pandas sorting column data frame keeping other columns fixed
根據唯一的列組合將數據框拆分為多個數據框
[英]Split data frame into multiple data frames based on unique column combinations
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