在pandas中应用datetime格式进行排序

Question

在Pandas中，我的列格式为日期：％Y /％m /％d（例如2015/10/31）。我想将此格式更改为另一种格式，例如：％d-％m-％y（例如31-10-15）。

将列转换为正确的对象以供以后排序：

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

应用strptime：

df['Date'] = df['Date'].apply(lambda x:
    datetime.strptime(x,'%d-%m-%y'))

TypeError: must be str, not Timestamp

另外，奇怪的是，如果日期将pandas数据框输入除默认ISO标准之外的任何内容，则排序时会出现奇怪的结果。如格式不一致和/或排序不正确：

0  2015-01-31
1  2016-15-01

Answer 1

解决问题的一部分：

  

我想将此格式更改为另一种格式，例如：％d-％m-％y（例如31-10-15）。

     

...如果日期在除了默认ISO标准之外的任何内容中输入pandas数据帧，那么在排序时会出现奇怪的结果。如格式不一致和/或排序不正确

实际上非常简单。熊猫有问题，因为它认为dd-mm-yy格式是国际性的，必须输入额外的第一个参数才能正确对待它：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], dayfirst = [True])

也可能需要这个（目前可用于解析数据但不显示）：

pd.set_option('display.date_dayfirst', True)