按日和月对数据进行排序(忽略年份)python pandas
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【中文标题】按日和月对数据进行排序(忽略年份)python pandas【英文标题】:Sorting data by day and month (ignoring year) python pandas 【发布时间】:2019-10-07 00:19:58 【问题描述】:我发现了许多与我类似的问题,但没有一个能准确回答(this one 最接近,但它侧重于 ruby)。
我有一个这样的熊猫数据框:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame('Date': pd.date_range('2014-10-03', '2015-10-02', freq='1D'), 'Variable': np.random.randn(365))
df.head()
Out[272]:
Date Variable
0 2014-10-03 0.637167
1 2014-10-04 0.562135
2 2014-10-05 -1.069769
3 2014-10-06 0.556997
4 2014-10-07 0.253468
我想对从 1 月 1 日到 12 月 31 日的数据进行排序,忽略 Date
列的年份部分。背景是我想跟踪一年中Variable
的变化,但我的月经从十月份开始到结束。
我想为月份和年份创建一个单独的列,然后按这些列进行排序。但我不确定如何以“正确”和简洁的方式做到这一点。
预期输出:
Date Variable
0 01-01 0.637167 # (Placeholder-values)
1 01-02 0.562135
2 01-03 -1.069769
3 01-04 0.556997
4 01-05 0.253468
【问题讨论】:
【参考方案1】:您只需执行以下操作即可创建day
和month
列
df = pd.DataFrame(data=pd.date_range('2014-10-03', '2015-10-02', freq='1D'), columns=['date'])
df['day'] = df['date'].apply(lambda x: x.day)
df['month'] = df['date'].apply(lambda x: x.month)
你可以让它更紧凑。但是快速分析,你可以使用上面的。
【讨论】:
【参考方案2】:从argsort
出发的路上
yourdf=df.loc[df.Date.dt.strftime('%m%d').astype(int).argsort()]
【讨论】:
Date.dt...
中的实用程序基本上是我想要的。谢谢以上是关于按日和月对数据进行排序(忽略年份)python pandas的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章