按日和月对数据进行排序（忽略年份）python pandas答案

【问题标题】：Sorting data by day and month (ignoring year) python pandas按日和月对数据进行排序（忽略年份）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】：

标签： python pandas sorting datetime

【解决方案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】：

【解决方案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