python - 按原始系列索引的时间顺序返回 pandas 日期时间系列

Question

我编译了一个 pandas 系列的日期时间如下(下面以系列的一部分为例):

0   2002-02-03
1   1979-01-01
2   2006-12-25
3   2008-07-16
4   2005-05-30

注意:每个cell的dtype是'pandas._libs.tslib.Timestamp'

对于上面的例子，我想按时间顺序对它们进行排名，并按原始系列的索引返回一个系列，如下所示(第二列):

0   1
1   0
2   3
3   4
4   2

我尝试过混合使用 .order()、.sort() 和 .index() 来实现这一点，但到目前为止无济于事。按照原始系列的索引按时间顺序获取一系列日期时间的最简单方法是什么？

谢谢。

Answer 1

您可以使用 Series.rank ，减去 1 并转换为 int:

a = df['date'].rank(method='dense').sub(1).astype(int)
print (a)
0    1
1    0
2    3
3    4
4    2
Name: date, dtype: int32

Series.rank 中的参数方法 :

method : {'average', 'min', 'max', 'first', 'dense'}

average: average rank of group
min: lowest rank in group
max: highest rank in group
first: ranks assigned in order they appear in the array
dense: like ‘min’, but rank always increases by 1 between groups