如何按日期对熊猫数据框进行排序？
在现实世界中，我们可以遇到任何形式的数据集，其中也可能包含日期。这些数据集可以以任何文件格式呈现，如。CSV，。xlsx，。txt 等。为了在 Python 中加载这些数据，我们使用了一个名为 Pandas 的库，它为我们提供了大量的函数和方法来处理这些数据。熊猫以数据帧的形式阅读这些数据集。
有时，可能会出现数据集可能包含与日期相关的属性的情况，我们希望按照日期值以特定的顺序对数据框中的记录进行排序。
在这篇文章中，我们将学习如何根据日期对熊猫数据帧进行排序。我将创建一个模仿现实问题的自定义数据框对象，这种方法将普遍适用于任何数据框。
按单列排序
为了根据包含日期的列对数据帧进行排序，我们将遵循一系列步骤，因此让我们一起学习。
步骤 1:加载或创建具有日期栏的数据框
计算机编程语言
# importing package
import pandas as pd
# Creating a dataframe that stores records of students taking admission in a college
data = pd.DataFrame({'AdmissionDate': ['2021-01-25','2021-01-22','2021-01-20',
'2021-01-18','2021-01-22','2021-01-17','2021-01-21'],
'StudentID': [7,5,3,2,6,1,4],
'Name': ['Ram','Shyam','Mohan','Sohan','Lucky','Abhinav','Danny'],
'Stream':['CSE','ECE','Civil','Mechanical','CSE','IT','EEE']
})
# Checking dataframe
print(data)
输出:
在这里，可以清楚地看到，我们的数据框包含一个名为“AdmissionDate”的列，其中包含日期值。
第二步:将字符串数据类型转换为 datetime 对象。
当我们读取数据集时，默认情况下，存储在“允许日期”列中的值被视为字符串数据类型。因此，我们需要将这个字符串对象转换为 datetime 对象，为此我们将使用。熊猫提供的 to_datetime()方法，可以通过以下方式完成:
计算机编程语言
# checking datatype
print(type(data.AdmissionDate[0]))
# convert to date
data['AdmissionDate'] = pd.to_datetime(data['AdmissionDate'])
# verify datatype
print(type(data.AdmissionDate[0]))
输出:
<class 'str'>
<class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
第三步:按照日期对数据帧进行排序
我们将使用 sort_values()方法对数据集进行排序，我们将在函数中传递的属性是我们要用来对数据框进行排序的列名。
计算机编程语言
data.sort_values(by='AdmissionDate')
print(data)
输出:
这里需要注意的一点是，我们的数据框按照日期的升序排序，为了按照降序对数据框进行排序，我们可以在 sort_values()函数中传递一个额外的参数，该参数将升序值设置为 False，并将按照降序返回数据框。
计算机编程语言
data.sort_values(by='AdmissionDate',ascending=False)
print(data)
输出:
按日期按多列排序
我们还可以进一步扩展对多个日期时间列排序的理解，在这种情况下，我们保持对数据帧排序的优先级顺序。让我们看看。
步骤 1:加载或创建具有多个日期列的数据框
计算机编程语言
# importing package
import pandas as pd
# Creating a DataFrame
data_1 = pd.DataFrame({'Mfg. Date': ['2021-01-25','2021-01-22','2021-01-20','2021-01-18',
'2021-01-22','2021-01-17','2021-01-21'],
'ProductID': [7,5,3,2,6,1,4],
'Product Name': ['Paracetamol','Moov','Volini','Crocin',
'Aciloc','Iodex','Combiflam'],
'Expiry Date':['2022-01-25','2023-01-22','2021-05-20','2022-03-18',
'2022-01-22','2021-05-17','2022-01-30']
})
# Checking dataframe
print(data_1)
输出:
在这里，可以清楚地看到，我们的数据框包含两列日期，即“制造”。“日期”和“到期日”。
第二步:将字符串数据类型转换为 datetime 对象。
计算机编程语言
data_1[['Mfg. Date','Expiry Date']] = data_1[['Mfg. Date','Expiry Date']].apply(pd.to_datetime)
第三步:按日期排序数据帧
计算机编程语言
# sorting DataFrame by giving first priority to Expiry Date and then Mfg. Date
data_1.sort_values(by=['Expiry Date', 'Mfg. Date'])
输出:
在这里，我们得到了一个排序列表，按照我们的优先级按照到期日的升序排列。
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