Python 熊猫-在一系列时间戳中查找时间序列发生的顺序

我在df中有一系列日期，希望能够通过创建一个新列（即…发生在系列值中的第一个，第二个…第三个…第4000个…最后一个）找到每个日期发生的顺序

0      2016-01-27 16:37:17 
1      2015-11-08 13:54:15 
2      2015-06-15 22:17:25 
3      2015-06-18 10:47:01 
4      2015-01-06 18:42:23 
5      2015-06-19 15:05:21 
6      2015-12-06 10:41:59 
....
5769   2011-03-24 11:42:24 
5770   2010-01-14 09:51:24 
5771   2010-01-13 14:30:28 
5772   2010-04-29 10:44:22 
5773   2010-01-14 10:31:26 
5774   2010-11-22 16:10:22 
5775   2010-08-07 11:45:14

Name: CreationTime, Length: 5776, dtype: datetime64[ns]

如何在熊猫身上做到这一点？

这里有一种方法：

import pandas as pd
import numpy as np

# Create sample data
data = dict(dates=pd.date_range(start="2017-12-01", end="2017-12-15"))

# Make it a dataframe, resample and reset index
df = pd.DataFrame(data).sample(frac=1).reset_index(drop=True)

# Get id by using map with sorted column
df['idx'] = df.dates.map(dict(zip(sorted(df.dates),range(len(df)))))

print(df)

样本返回：

        dates  idx
0  2017-12-08    7
1  2017-12-10    9
2  2017-12-09    8
3  2017-12-01    0
4  2017-12-04    3
5  2017-12-07    6
6  2017-12-03    2
7  2017-12-05    4
8  2017-12-11   10
9  2017-12-14   13
10 2017-12-15   14
11 2017-12-12   11
12 2017-12-02    1
13 2017-12-06    5
14 2017-12-13   12

---

按创建时间排序，然后复制索引

df = df.sort_values(by=['creation_time'])
df['rank'] = df.reset_index().index

---

您只需对_值['CreationTime']进行排序，然后重置_索引，索引的值将按日期时间顺序从0到5775。这将返回它们出现的ID，而不是它们出现的ID。谢谢。似乎这种方法的开始日期和结束日期必须是已知的？在我的数据集中并不总是这样。你能绕过这个吗？@Stewart不，这只是一个可验证的例子。您只需输入idx行并将.date更改为[“创建时间”]