Como classificar um dataframe do pandas por data (com exemplos)

Freqüentemente, você pode querer classificar um DataFrame do pandas com base em uma coluna contendo datas. Felizmente, isso é fácil de fazer usando a função sort_values() .

Este tutorial mostra vários exemplos de uso prático desta função.

Exemplo 1: coluna Classificar por data

Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas:

 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

Primeiro, precisamos usar a função to_datetime() para converter a coluna ‘date’ em um objeto datetime:

 df[' date '] = pd. to_datetime (df[' date '])

A seguir, podemos classificar o DataFrame com base na coluna ‘data’ usando a função sort_values() :

 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

Por padrão, esta função classifica as datas em ordem crescente. No entanto, você pode especificar ascendente=Falso para classificar em ordem decrescente:

 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

Exemplo 2: classificar por várias colunas de data

Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas:

 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

Podemos usar a função sort_values para classificar o DataFrame em múltiplas colunas, simplesmente fornecendo vários nomes de colunas para a função:

 #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

O DataFrame agora é classificado em ordem crescente por data_pedido e, em seguida, em ordem crescente por data_recebimento.

Recursos adicionais

Como filtrar linhas do Pandas DataFrame por data
Como converter DateTime em data no Pandas
Como converter colunas para DateTime no Pandas
Como classificar por índice e coluna no Pandas