Question

我编写了一个大熊猫系列的日期时间，如下所示（下面以系列的一部分为例）：

0   2002-02-03
1   1979-01-01
2   2006-12-25
3   2008-07-16
4   2005-05-30

注意：每个单元格的dtype是'pandas._libs.tslib.Timestamp'

对于上面的例子，我想按时间顺序对它们进行排名，并按照原始系列的索引（第二列）返回一系列：

我尝试使用.order（），。sort（）和.index（）的混合来实现这一目标但到目前为止无济于事。什么是最简单的方法，按原始系列的指数按时间顺序获得一系列日期时间？

谢谢。

Answer 1

您可以使用Series.rank，减去1并转换为int：

a = df['date'].rank(method='dense').sub(1).astype(int)
print (a)
0    1
1    0
2    3
3    4
4    2
Name: date, dtype: int32

Series.rank中的参数method：

方法：{'average'，'min'，'max'，'first'，'dense'}

平均值：组的平均排名    min ：组中的最低排名   最大：组中的最高排名   第一个：按顺序分配的排名，它们出现在数组中   密集：喜欢'min'，但是群组之间的等级总是增加1

Answer 2

只需尝试从tslib.Timestamp更改日期时间系列to_datetime()或to_pydatetime()。
为original_index（dfl['org_ind'] = np.arange(1:len(df)）创建一列然后做 - df.sort_values(by='foo', ascending=True)

您将按时间顺序和original_index获取日期......