如何按pandas的时间戳排序？

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如何按pandas的时间戳排序？

python

因此，我的时间戳如下所示：

20140804:10:00:13.281486

20140804:10:00:13.400113

20140804:10:00:13.555512

20140804:10:00:13.435677

我将它们放在DataFrame中，并且尝试按升序对其进行排序。我尝试了以下方法。但是，它似乎不起作用

df['yyyymmdd'] = pd.to_numeric(df['yyyymmdd'], errors='coerce')

df['hh'] = pd.to_numeric(df['hh'], errors='coerce')

df['mm'] = pd.to_numeric(df['mm'], errors='coerce')

df['ss'] = pd.to_numeric(df['ss'], errors='coerce')

df=df.sort(['yyyymmdd', 'hh','mm','ss'], ascending=[True, True,True,True])

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阅读 908

2021-01-20

共1个答案

小编典典

您只需要确保正确表示格式规范，就可以将pd.to_datetime其转换为之前的实际
日期时间sort_values。

pd.to_datetime(stamps, format="%Y%m%d:%H:%M:%S.%f").sort_values()

这比分解组件中的时间戳并按照您的尝试执行多准则排序要直接得多。

演示版

>>> stamps
0    20140804:10:00:13.281486
1    20140804:10:00:13.400113
2    20140804:10:00:13.555512
3    20140804:10:00:13.435677
dtype: object

>>> pd.to_datetime(stamps, format="%Y%m%d:%H:%M:%S.%f").sort_values()
0   2014-08-04 10:00:13.281486
1   2014-08-04 10:00:13.400113
3   2014-08-04 10:00:13.435677
2   2014-08-04 10:00:13.555512
dtype: datetime64[ns]

2021-01-20