Pandas dataframe を日付で並べ替える方法 (例あり)
多くの場合、日付を含む列に基づいて pandas DataFrame を並べ替えたい場合があります。幸いなことに、これはsort_values()関数を使用して簡単に行うことができます。
このチュートリアルでは、この機能の実際の使用例をいくつか示します。
例 1: 日付列で並べ替える
次のパンダ データフレームがあるとします。
import pandas as pd #createDataFrame df = pd.DataFrame({'sales': [4, 11, 13, 9], 'customers': [2, 6, 9, 7], 'date': ['2020-01-25', '2020-01-18', '2020-01-22', '2020-01-21']}) #view DataFrame print (df) sales customers date 0 4 2 2020-01-25 1 11 6 2020-01-18 2 13 9 2020-01-22 3 9 7 2020-01-21
まず、 to_datetime()関数を使用して、「date」列を datetime オブジェクトに変換する必要があります。
df[' date '] = pd. to_datetime (df[' date '])
次に、 sort_values()関数を使用して、「日付」列に基づいて DataFrame を並べ替えることができます。
df. sort_values (by=' date ') sales customers date 1 11 6 2020-01-18 3 9 7 2020-01-21 2 13 9 2020-01-22 0 4 2 2020-01-25
デフォルトでは、この関数は日付を昇順に並べ替えます。ただし、 ascending=False を指定すると、降順で並べ替えることができます。
df. sort_values (by=' date ', ascending= False ) sales customers date 0 4 2 2020-01-25 2 13 9 2020-01-22 3 9 7 2020-01-21 1 11 6 2020-01-18
例 2: 複数の日付列による並べ替え
次のパンダ データフレームがあるとします。
import pandas as pd #createDataFrame df = pd.DataFrame({'person': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'order_date': ['2020-01-15', '2020-01-15', '2020-01-20', '2020-01-20'], 'receive_date': ['2020-01-25', '2020-01-18', '2020-01-22', '2020-01-21']}) #view DataFrame print (df) person order_date receive_date 0 A 2020-01-15 2020-01-25 1 B 2020-01-15 2020-01-18 2 C 2020-01-20 2020-01-22 3 D 2020-01-20 2020-01-21
sort_values関数を使用すると、関数に複数の列名を指定するだけで、複数の列で DataFrame を並べ替えることができます。
#convert both date columns to datetime objects df[['order_date','receive_date']] = df[['order_date','receive_date']]. apply (pd. to_datetime ) #sort DateFrame by order_date, then by receive_date df. sort_values (by=['order_date', 'receive_date']) person order_date receive_date 1 B 2020-01-15 2020-01-18 0 A 2020-01-15 2020-01-25 3 D 2020-01-20 2020-01-21 2 C 2020-01-20 2020-01-22
DataFrame は、order_date による昇順で並べ替えられ、次に、receipt_date による昇順で並べ替えられます。
追加リソース
Pandas DataFrame 行を日付でフィルターする方法
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Pandas でインデックスと列の両方で並べ替える方法