python - Pandas:按日期字符串对数据框进行排序而不进行转换

Question

采用这个简单的数据框:

df = pd.DataFrame({
    'date':['1/15/2017', '2/15/2017','10/15/2016', '3/15/2017'], 
    'int':[2,3,1,4]
})

我想按日期对其进行排序，然后将其保存为 CSV，而无需:

1. 使用 pd.to_datetime(df['date']) 转换日期
2. 使用 .sort_values('date') 对数据框进行排序>
3. 将日期转换回 .strftime('%-m/%-d/%Y')

而是做这样的事情(当然，这是行不通的):

df.apply(pd.to_dataframe(df['date']).sort_values(by = 'date', inplace = True)

输出:

         date  kw
2  10/15/2016   1
0   1/15/2017   2
1   2/15/2017   3
3   3/15/2017   4

这可能吗，还是我应该坚持三步流程？

Answer 1

numpy 的 argsort 返回对数组进行排序所需的排列。我们可以使用 iloc 来利用它。因此，通过使用 pd.to_datetime 转换日期然后随后获取值并调用 argsort 我们已经完成了对原始数据帧进行排序所需的所有操作，而无需更改其任何列.

df.iloc[pd.to_datetime(df.date).values.argsort()]

         date  int
2  10/15/2016    1
0   1/15/2017    2
1   2/15/2017    3
3   3/15/2017    4