根据年月对数据框进行排序答案

【问题标题】：Sorting data frame according to year and month根据年月对数据框进行排序
【发布时间】：2021-08-29 13:15:40
【问题描述】：

我有比特币历史数据。我将 “日期” 列拆分为 “年月日和小时”，因为我想根据小时对数据进行排序[“因为它是每小时基础数据”]。数据上升到 2021-12 即 12 月 [“日期从每月 1 到 30”]。我想将这些数据进一步排序为：- “2019-Jan, 2020-Jan 20201-Jan” 然后“2019-Feb,2020-Feb, 2021-Feb” 很快

Year	Month	DAy	open	high	low	close
2019	1	1	3700.05	3725.58	3698.83	3715.09
2019	2	1	3700.05	3725.58	3698.83	3715.09
2019	3	1	3700.05	3725.58	3698.83	3715.09
2019	4	1	3700.05	3725.58	3698.83	3715.09
2019	5	1	3700.05	3725.58	3698.83	3715.09

可以通过说我已拆分“日期”列来完成此操作吗？如果是，请就如何实现这一点提出任何建议

原来的“DATE”列如下：- 2019-01-01T00:00:00Z

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

您可以先对Month 进行排序，然后再对Year 进行排序：

>>> df.sort_values(["Month", "Year"], ignore_index=True)

   Year  Month  DAy  Hour     open     high      low    close
0  2019      1    1     0  3700.05  3725.58  3698.83  3715.09
1  2020      1    1     0  3700.05  3725.58  3698.83  3715.09
2  2019      2    1     0  3700.05  3725.58  3698.83  3715.09
3  2020      2    1     0  3700.05  3725.58  3698.83  3715.09
4  2019      3    1     0  3700.05  3725.58  3698.83  3715.09

（将您的数据框也更改为显示 2020 年）。

【讨论】：

但这并没有将其排序为 2019jan 2020jan 2021jan 等等。它只是在 2019 年 1 月、2 月......直到 2020 年和 20201 年的 12 月。我不想那样排序。
@HemanthGirimath 第一行是“2019, 1” 第二行是“2020, 1”，所以它的排序就像 2019jan, 2020jan，不是吗？
@HemanthGirimath 我添加了一个reset_index 使左边的数字变为0,1，....也许这造成了它没有排序的印象。你现在说什么？
嗨@HemanthGirimath，它现在有效吗？如果没有，您能否提供反馈，以便可以改进或删除答案？
抱歉，我只是想确认一下，回复晚了。是的，它确实对时间和建议有用。但我不明白仅使用 sort_values 是如何工作的，请您向我解释一下。在过去的 2 天里，我一直在考虑如何实现这一目标，这很简单。 df.sort_values(["Month", "Year"]).reset_index(drop=True) 这行代码对任何事情都没有任何条件它默认做到了吗？