Python 通过使用globals（）作为变量引用在多个数据帧中循环排序datetime

我有20个以下格式的数据帧，但有140000行左右。数据格式为“%Y/%m/%d”或YYYY/MM/DD

In [1]:  data1 = pd.DataFrame({'Day': ['2020-04-07','2020-04-07', '2020-04-07','2020-08-11','2020-08-11','2020-08-11','2020-06-14','2020-06-14','2020-06-14'],
                           'Time': ['23:41:18', '23:42:56', '23:44:34','10:23:10','15:24:46','10:24:13','23:41:18','23:42:56','23:44:34'],
                           'V': [1044.865, 1044.889, 1044.914,320.014,320.033,320.018,1044.865,1044.889,1044.914]})
        
        data2 = pd.DataFrame({'Day': ['2020-04-07','2020-04-07', '2020-04-07','2020-08-11','2020-08-11','2020-08-11','2020-06-14','2020-06-14','2020-06-14'],
                           'Time': ['23:41:18', '23:42:56', '23:44:34','10:23:10','15:24:46','10:24:13','23:41:18','23:42:56','23:44:34'],
                           'V': [1044.865, 1044.887, 1044.914,320.014,320.033,320.018,1044.865,1044.889,1044.914]})
        
        data3 = pd.DataFrame({'Day': ['2020-04-07','2020-04-07', '2020-04-07','2020-08-11','2020-08-11','2020-08-11','2020-06-14','2020-06-14','2020-06-14'],
                           'Time': ['23:41:18', '23:42:56', '23:44:34','10:23:10','15:24:46','10:24:13','23:41:18','23:42:56','23:44:34'],
                           'V': [1044.865, 1044.888, 1044.914,320.014,320.033,320.018,1044.865,1044.889,1044.914]})

    In [2]:data2.head(15)
    Out[2]: 
          Day         Time        V
    0  2020-04-07   23:41:18   1044.865
    1  2020-04-07   23:42:56   1044.887 
    2  2020-04-07   23:44:34   1044.914
    3  2020-08-11   10:23:10   320.014
    4  2020-08-11   15:24:46   320.033
    5  2020-08-11   10:24:13   320.018
    6  2020-06-14   23:41:18   1044.865
    7  2020-06-14   23:42:56   1044.889
    8  2020-06-14   23:44:34   1044.914

我正在使用下面的循环尝试按“Day”列中的日期对数据帧进行排序，然后按“Time”列对数据帧进行排序。在我的实际数据帧中，每分钟大约有3个度量值

我的目的是不必键入数据帧名称20次，我发现这是一种非常适合.index.drop（）.reset_index（）属性的解决方案。 但由于某些原因，不能使用此循环中显示的.sort_values（）：

 In [3]:for n in range(1,4,1):
            globals()["data" + str(n)]['Day'] = pd.to_datetime(globals()["data" + str(n)]['Day'], 
            format = '%Y/%m/%d')
            globals()["data" + str(n)].sort_values(by=['Day','Time'])
            globals()["data" + str(n)]['Day'] = globals()["data" + str(n)]['Day'].astype(str)
 Out[3]: 
          Day         Time        V
    0  2020-04-07   23:41:18   1044.865
    1  2020-04-07   23:42:56   1044.887 
    2  2020-04-07   23:44:34   1044.914
    3  2020-08-11   10:23:10   320.014
    4  2020-08-11   15:24:46   320.033
    5  2020-08-11   10:24:13   320.018
    6  2020-06-14   23:41:18   1044.865
    7  2020-06-14   23:42:56   1044.889
    8  2020-06-14   23:44:34   1044.914

但是，如果我只是使用循环将“Date”列设置为“datetime”，然后通过手动键入数据帧名称来使用.sort_values（），它就会起作用

 In [4]:for n in range(1,4,1):
            globals()["data" + str(n)]['Day'] = pd.to_datetime(globals()["data" + str(n)]['Day'], 
            format = '%Y/%m/%d')
        data2.sort_values(by=['Day','Time'])

 Out[3]: 
          Day         Time        V
    0  2020-04-07   23:41:18   1044.865
    1  2020-04-07   23:42:56   1044.887 
    2  2020-04-07   23:44:34   1044.914
    6  2020-06-14   23:41:18   1044.865
    7  2020-06-14   23:42:56   1044.889
    8  2020-06-14   23:44:34   1044.914
    3  2020-08-11   10:23:10   320.014
    4  2020-08-11   10:24:13   320.018
    5  2020-08-11   15:24:46   320.033

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关于如何使这项工作更具动态性，您有什么建议吗？

第一件事：停止使用

globals（）

！这几乎从来都不合适。对于您的用例，字典或常规列表可能是合适的。我将对此进行研究，谢谢链接！您必须在sort_值内使用temp变量或inplace参数。