Pandas Dataframe日期排序

2024-07-13 00:34| 来源: 网络整理| 查看: 265

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas对DataFrame进行日期排序的方法。

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日期排序

在实际工作中，我们经常需要按照日期对数据进行排序。Pandas提供了一个方便的方法，可以对DataFrame根据日期排序。

假设我们有一个包含日期、销售量和利润的DataFrame：

Date Sales Profit 0 2020-01-01 100 20 1 2020-01-03 200 40 2 2020-01-02 150 30 3 2020-01-04 300 60

我们可以使用sort_values()函数对整个DataFrame进行排序，根据“日期”列进行升序排序：

df = df.sort_values(by='Date')

结果为：

Date Sales Profit 0 2020-01-01 100 20 2 2020-01-02 150 30 1 2020-01-03 200 40 3 2020-01-04 300 60

可以看出，DataFrame已经按照日期进行了排序。

但需要注意的是，当日期格式为字符串类型时，会根据字符串顺序排序而不是日期顺序。所以最好将日期列转换为日期格式。

假设我们的日期列“Date”在DataFrame中是字符串类型的，可以使用pd.to_datetime()函数将其转换为日期格式，然后再进行排序：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) df = df.sort_values(by='Date')

结果为：

Date Sales Profit 0 2020-01-01 100 20 2 2020-01-02 150 30 1 2020-01-03 200 40 3 2020-01-04 300 60 按日期列排序

可以使用sort_values()函数根据日期列进行升序排序。

假设我们有一个DataFrame如下：

ID Date Sales Profit 0 100 2020-01-01 100 20 1 101 2020-01-03 200 40 2 102 2020-01-02 150 30 3 103 2020-01-04 300 60

我们可以使用sort_values()函数对DataFrame根据日期列进行升序排序：

df = df.sort_values(by='Date')

结果为：

ID Date Sales Profit 0 100 2020-01-01 100 20 2 102 2020-01-02 150 30 1 101 2020-01-03 200 40 3 103 2020-01-04 300 60 连续日期排序

在实际工作中，我们可能需要根据一段连续的日期范围对数据进行排序。

例如，我们需要对1月1日至1月4日这段时间内的数据进行排序。

假设我们有一个DataFrame如下：

ID Date Sales Profit 0 100 2020-01-01 100 20 1 101 2020-01-03 200 40 2 102 2020-01-02 150 30 3 103 2020-01-04 300 60 4 104 2020-01-05 250 50

我们可以使用query()函数选取符合日期范围的记录，并使用sort_values()函数对选取的记录进行排序：

df = df.query('Date >= "2020-01-01" and Date

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