python - 如何在pandas中按d-month-y格式的日期排序？

Question

我有一列日期如下:2018 年 4 月 10 日。当我转置 df 或用它做任何事情时，pandas 会自动按天(第一个数字)对该列进行排序，因此它不是按时间顺序排列的。

我尝试使用 to_datetime 但因为月份是一个字符串，所以它不起作用。

如何将其转换为日期或取消自动排序(我的原始数据已经处于正确的顺序)。

Answer 1

我建议使用 to_datetime 转换为日期时间和参数格式:

df = pd.DataFrame({'dates':['10-may-18','10-apr-18']})
#also working for me
#df['dates'] = pd.to_datetime(df['dates'])
df['dates'] = pd.to_datetime(df['dates'], format='%d-%b-%y')

df = df.sort_values('dates')
df['dates'] = df['dates'].dt.strftime('%d-%B-%y')
print (df)
         dates
1  10-April-18
0    10-May-18

<小时/>

df = pd.DataFrame({'dates':['10-may-18','10-apr-18']})
#also working for me
#df['dates'] = pd.to_datetime(df['dates'])
df['datetimes'] = pd.to_datetime(df['dates'], format='%d-%b-%y')

df = df.sort_values('datetimes')

df['full'] = df['datetimes'].dt.strftime('%d-%B-%y')
print (df)
       dates  datetimes         full
1  10-apr-18 2018-04-10  10-April-18
0  10-may-18 2018-05-10    10-May-18