如何按熊猫的时间戳排序？
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])
任何帮助表示赞赏。
问题答案：
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]
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