如何将 pandas 数据框列变成日期时间对象，仅显示正确排序的日期

Question

当我在包含

的数据框 (df) 中对 month_date 进行排序时

[2014-06-01, 2014-07-01, 2014-08-01,2014-09-01,2014-10-01] 我得到以下信息：

result = df.sort(['month_date'], ascending=True) 

但是结果是（按此顺序）：

10, 6、 7、 8、 9、

而我预计是 6、7、8、9、10

这可能是因为我没有指定 month_date 列应该是一个日期时间对象（并且只包含日期而不包含时间组件。

如何将数据框中的 month_date 列转换为 datetime 对象，该对象仅包含 pandas 理解的日期，因此按以下顺序排序： 6、 7、 8、 9、 10，

更新 - 下面是 YS-L 正确答案

df = pd.DataFrame({'month_date': ['2014-06-01', '2014-01-01', '2014-08-01','2014-09-01','2014-10-01']})
df['month_date'] = pd.to_datetime(df['month_date'])
print df.sort(['month_date'], ascending=True)

Answer 1

您可以使用pandas.to_datetime将该列转换为日期时间类型，然后进行排序：

df = pd.DataFrame({'month_date': ['2014-06-01', '2014-01-01', '2014-08-01','2014-09-01','2014-10-01']})
df['month_date'] = pd.to_datetime(df['month_date'])
print df.sort(['month_date'], ascending=True)

输出：

           month_date
1 2014-01-01 00:00:00
0 2014-06-01 00:00:00
2 2014-08-01 00:00:00
3 2014-09-01 00:00:00
4 2014-10-01 00:00:00