Python 熊猫：如何按一列的日期对数据框行进行排序

所以我有两个不同的数据帧，我把它们连接起来。所有列都相同；但是，“日期”列有各种不同的日期，格式为M/D/YR

数据帧日期在序列的后面会被洗牌

是否有一种方法可以保存整个数据帧本身，并根据日期列中的日期对行进行排序。我还想保留日期的格式

所以基本上

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

转换为：

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

谢谢大家!

PS：我在另一篇文章中尝试了这些选项，但都不起作用

为什么不简单呢

dataset[SortBy["date"]]

您能否提供您尝试过的内容或您的结构如何

如果需要按相反顺序排序，请执行以下操作：

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

---

不确定你到底想得到什么，但如果你只想得到属于某个日期的人，只需使用

groupby

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

还是不同的团员

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

然后你可以根据需要对它进行排序。也许这就是你要找的

---

试图详细说明可以做什么： 初始化/合并dataframe并将列转换为datetime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

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

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

date       people

1961-04-12  1

1961-05-05  1

1961-07-21  1

1961-08-06  2

date    people
04/12/61    1

05/05/61    1

07/21/61    1

08/06/61    2

按日期排序

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

输出：

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

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

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

date       people

1961-04-12  1

1961-05-05  1

1961-07-21  1

1961-08-06  2

date    people
04/12/61    1

05/05/61    1

07/21/61    1

08/06/61    2

再次维护格式：

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

输出：

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

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

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

date       people

1961-04-12  1

1961-05-05  1

1961-07-21  1

1961-08-06  2

date    people
04/12/61    1

05/05/61    1

07/21/61    1

08/06/61    2

---

尝试将“日期”列更改为Datetime，然后进行排序

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

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

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

date       people

1961-04-12  1

1961-05-05  1

1961-07-21  1

1961-08-06  2

date    people
04/12/61    1

05/05/61    1

07/21/61    1

08/06/61    2

要返回初始格式，请执行以下操作：

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

输出：

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

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

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

date       people

1961-04-12  1

1961-05-05  1

1961-07-21  1

1961-08-06  2

date    people
04/12/61    1

05/05/61    1

07/21/61    1

08/06/61    2

---

什么是

排序

？它的定义是什么？和

反向

？为什么这个答案有3张投票？因为最后会在日期上加上一些领先的“0”，你可以改为创建一个

dummy\u date

列，它是

datetime

，按此排序，然后删除它，使

date

真正保持不变。但基本思想是一样的：谢谢。我又添加了一行代码以获得初始格式，并打印了输出