Question

我发现了许多与我的问题类似的问题，但没有一个问题能准确回答（this one最接近，但重点是红宝石）。

我有一个这样的熊猫DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'Date': pd.date_range('2014-10-03', '2015-10-02', freq='1D'), 'Variable': np.random.randn(365)})
df.head()

Out[272]: 
        Date  Variable
0 2014-10-03  0.637167
1 2014-10-04  0.562135
2 2014-10-05 -1.069769
3 2014-10-06  0.556997
4 2014-10-07  0.253468

我想对1月1日至12月31日之间的数据进行排序，而忽略Date列的年份部分。背景是我想跟踪Variable在一年中的变化，但是我的期间开始于十月。

我想为月份和年份创建一个单独的列，然后按这些列进行排序。但是我不确定如何以“正确”和简洁的方式执行此操作。

预期输出：

  Date   Variable
0 01-01  0.637167  # (Placeholder-values)
1 01-02  0.562135
2 01-03 -1.069769
3 01-04  0.556997
4 01-05  0.253468

Answer 1

从argsort出发

yourdf=df.loc[df.Date.dt.strftime('%m%d').astype(int).argsort()]

Answer 2

您只需执行以下操作即可创建day和month列

df = pd.DataFrame(data=pd.date_range('2014-10-03', '2015-10-02', freq='1D'), columns=['date'])
df['day'] = df['date'].apply(lambda x: x.day)
df['month'] = df['date'].apply(lambda x: x.month)

您可以使其更紧凑。但是快速分析，您可以使用上面的方法。

按日和月（忽略年份）对数据进行排序python pandas

2 个答案: