根据 DateTime 字段对 pandas 数据框进行排序答案

【问题标题】：Sort a pandas dataframe based on DateTime field根据 DateTime 字段对 pandas 数据框进行排序
【发布时间】：2016-11-17 12:46:32
【问题描述】：

我正在尝试根据数据类型为 datetime64[ns] 的 DateTime 字段对数据帧进行排序。

我的数据框如下所示：

Name    DateTime1
P38     NaT
P62     2016-07-13 16:03:32.771
P59     2016-06-23 14:23:42.461
P07     NaT
P16     2016-06-23 14:02:06.237
P06     2016-07-13 16:03:52.570
P106    2016-07-13 19:56:22.676

当我使用 DateTime 字段对其进行排序时，

df.sort_values(by='DateTime1',ascending=True)

我没有得到想要的结果。

输出：

Name    DateTime1
P16     2016-06-23 14:02:06.237
P59     2016-06-23 14:23:42.461
P62     2016-07-13 16:03:32.771
P06     2016-07-13 16:03:52.570
P106    2016-07-13 19:56:22.676
P38     NaT
P07     NaT

【问题讨论】：

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标签： sorting pandas dataframe

【解决方案1】：

尝试分配回df，否则使用inplace=True，但不要同时使用。见pandas.DataFrame.sort_values

df = df.sort_values(by='DateTime1', ascending=True)

否则，请尝试pandas.DataFrame.set_index 然后pandas.DataFrame.sort_index

df.set_index('DateTime1', drop=True, append=False, inplace=True, verify_integrity=False)
df = df.sort_index()

【讨论】：

【解决方案2】：

我知道这是一个老问题，但 OP 似乎想把 NaN 值放在开头，因为他们发布的输出已经排序。在这种情况下，sort_values 中有一个参数控制放置 NaN 值的位置：na_position

df = df.sort_values(by='DateTime1', ascending=True, na_position='first')

输出：

   Name               DateTime1
0   P38                     NaT
3   P07                     NaT
4   P16 2016-06-23 14:02:06.237
2   P59 2016-06-23 14:23:42.461
1   P62 2016-07-13 16:03:32.771
5   P06 2016-07-13 16:03:52.570
6  P106 2016-07-13 19:56:22.676

【讨论】：

【解决方案3】：

我尝试了以下两个代码，但都不起作用

df = df.sort_values(by='DateTime1', ascending=True)

或

df.set_index('DateTime1', drop=True, append=False, inplace=True, verify_integrity=False)

df = df.sort_index()

我发现工作是将日期时间列转换为索引列，然后按索引排序。所以你的情况是：

df=df.set_index('DateTime1')       
                                            
df=df.sort_index(ascending=False)

【讨论】：

【解决方案4】：

对于可能觉得这很有用的其他人。我通过使用 inplace 参数使其工作，如下所示：

df.sort_values(by='DateTime1', ascending=True, inplace=True)

【讨论】：