提问人：thefrollickingnerd 提问时间：9/10/2018 最后编辑：thefrollickingnerd 更新时间：9/10/2018 访问量：93
在 pandas 中从无序日期创建 datetime 对象
Creating datetime object in pandas from out of order dates
问：
我在 pandas 中有一个数据帧，看起来像这样
Year Month Month_index Rainfall
1900 Jan 1 4.8
1901 Jan 1 5
.
.
.
1900 Feb 2 3.2
1901 Feb 2 4.3
.
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要使用日期时间索引，我需要重新排列它以使其看起来像 -
Year Month Month_index Rainfall
1900 Jan 1 4.8
1900 Feb 2 3.2
.
.
1901 Jan 1 5
1901 Feb 2 4.3
.
.
当然，为了简洁起见，我展示了整整 12 个月。我对 python 相当陌生，所以我不知道是否有命令可以做到这一点。 先谢谢你！
编辑：这是我用来达到目前的代码 -
import csv
#import pyexcel-io as pi
import numpy as np
import pandas as pd
import dateutil
#Read data from csv file into dataframe
df =pd.read_csv('/Users/Gingeraffe/Documents/University/3rd_year/Bureau_Research/Notebooks/Data/rainfall_SW_WA.csv')
months = df.columns[1:]
#Melt is putting months down a column and the data down another column.
Problem is ' jan jan jan... feb feb feb..' etc. instead of 'jan feb mar.. etc'
df = pd.melt(df, id_vars='Year', value_vars=months, var_name='Month')
df.insert(2,'Month_index',0)
M = {'Jan':1, 'Feb':2, 'Mar':3, 'Apr':4, 'May':5, 'June':6, 'July':7, 'Aug':8, 'Sep':9, 'Oct':10, 'Nov':11, 'Dec':12}
df.Month_index = df.Month.map(M)
答：
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user3483203
9/10/2018
#1
使用您的三列创建一个序列，然后我们可以使用它进行排序：datetime
s = pd.to_datetime(
df[['Year', 'Month']].astype(str).sum(1), format='%Y%b'
)
最后，排序：
df.iloc[s.sort_values().index]
Year Month Month_index Rainfall
0 1900 Jan 1 4.8
2 1900 Feb 2 3.2
1 1901 Jan 1 5.0
3 1901 Feb 2 4.3
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thefrollickingnerd
9/10/2018
谢谢！我所要添加的只是 df = df.iloc[etc] 以使其工作。
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Vinuthna V
9/10/2018
#2
import pandas as pd
d = {'Year' : [1900,1901,1900,1901], 'Month' : ['Jan','Jan','Feb','Feb'] , 'Month_index' : [1,1,2,2], 'Rainfall' : [4.8,5,3.2,4.3]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df = df.sort(['Year','Month_index'])
#dataframe <df> should now contain the sorted dataframe
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