如何对从CSV文件导入的日期进行排序？

Question

我正在尝试编写一个程序，该程序可以打印已排序日期的列表，但它会一直按“天”而不是整个日期，日，月，年进行排序

我对python很陌生，所以可能我做错了很多，但是任何帮助将不胜感激。 因此，有了它，您可以在两页中查看列表。 日期会排序 2004年12月3日 2001年8月13日 15/10/2014 但我需要对整个日期进行排序

df = pd.read_csv('Employee.csv')
df = df.sort_values('Date of Employment.')
List1 = df.iloc[:50, 1:]
List2 = df.iloc[50:99, 1:]

Answer 1

您需要转换就业日期。到排序前的日期

df['Date of Employment.'] = pd.to_datetime(df['Date of Employment.'],format= '%d/%m/%Y')

否则，这只是Python的字符串

Answer 2

必须使用datetime数据类型才能正确排序日期

您需要使用以下两种方法之一将日期转换为datetime对象：

方法1

pd.to_datetime + DataFrame.sort_values：

df['Date of Employment.'] = pd.to_datetime(df['Date of Employment.']')

方法2

您可以在加载Pandas DataFrame的同时解析日期：

df = pd.read_csv('Employee.csv', parse_dates=['Date of Employement.'])

这与第一种方法等效，不同之处在于所有步骤都在一个步骤中完成。

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接下来，您需要按升序或降序对日期时间值进行排序。

升序：

`df.sort_values('Date of Employment.')`

下降

`df.sort_values('Date of Employment.',ascending=False)`