Pandas Dataframe日期排序

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。

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 <= "2020-01-04"')
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

可以看到，结果只包含符合日期范围的记录，并且已按照日期进行排序。

降序排序

除了升序排序，我们还可以对DataFrame进行降序排序。

使用sort_values()函数时，我们可以传入ascending=False参数来实现降序排序。

例如，我们可以对上述DataFrame根据日期进行降序排序：

df = df.sort_values(by='Date', ascending=False)

结果为：

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

多列排序

如果我们需要对多列进行排序，可以在sort_values()函数中传入多个列名来进行排序。

例如，我们可以根据“Date”和“Profit”列进行排序：

df = df.sort_values(by=['Date', 'Profit'])

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