python - Pandas 数据框按日期排序

Question

我通过导入 csv 文件制作了一个数据框。并将日期列转换为日期时间并使其成为索引。但是，在对索引进行排序时，它不会产生我想要的结果

print(df.head())
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df.index = df['Date']
del df['Date']
df.sort_index()
print(df.head())

结果如下:

         Date     Last
0  2016-12-30  1.05550
1  2016-12-29  1.05275
2  2016-12-28  1.04610
3  2016-12-27  1.05015
4  2016-12-23  1.05005
               Last
Date               
2016-12-30  1.05550
2016-12-29  1.05275
2016-12-28  1.04610
2016-12-27  1.05015
2016-12-23  1.05005

日期实际上可以追溯到 1999 年，所以如果我按日期排序，它应该按升序显示数据吧？

Answer 1

只是扩展 MaxU 的正确答案:您使用了正确的方法，但是，就像许多其他 pandas 方法一样，您必须“重新创建”数据框才能使所需的更改生效。正如 MaxU 已经建议的那样，这是通过再次键入变量(将所用方法的输出“存储”到同一变量中)来实现的，例如:

df = df.sort_index()

或者利用属性 inplace=True 的力量，这将替换变量的内容而无需重新声明它。

df.sort_index(inplace=True)

但是，根据我的经验，使用第一个选项时我常常感觉“更安全”。它看起来也更清晰、更规范，因为并非所有方法都提供 inplace 用法。但我想我都归结为脚本风格......