Question

假设我有一个清单：

Date = ['2013-Q4','2015-Q1','2017-Q2','2018-Q1']

如何按时间顺序对其进行排序，以便：

svgMap.append("path")
  .attr("class", "reg_contour")
  .datum(topojson.mesh(fr[0], fr[0].objects.reg_GEN_WGS84_UTF8, function(a, b) { return a !== b; }))
  .attr("d", path);

Answer 1

使用natsort
natsort provides a function natsorted that helps sort lists “naturally” (“naturally” is rather ill-defined, but in general it means sorting based on meaning and not computer code point)

import natsort
natsort.natsorted(Date)
Out[103]: ['2013-Q4', '2015-Q1', '2017-Q2', '2018-Q1']

Answer 2

这些是时期。您需要生成PeriodIndex，然后调用sort_values。

p = pd.PeriodIndex(['2013-Q4','2015-Q1','2017-Q2','2018-Q1'], freq='Q')    
p.sort_values() # p = p.sort_values() # np.sort(p)

PeriodIndex(['2013Q4', '2015Q1', '2017Q2', '2018Q1'], dtype='period[Q-DEC]', freq='Q-DEC')

Answer 3

您可以pandas.to_datetime使用sorted：

import pandas as pd

date = ['2015-Q1', '2013-Q4', '2017-Q2', '2018-Q1']

res = sorted(date, key=pd.to_datetime)

结果：

print(res)

['2013-Q4' '2015-Q1' '2017-Q2' '2018-Q1']

Answer 4

import pandas as pd    
pd.to_datetime(Date).sort_values().to_period('Q')

输出：

PeriodIndex(['2013Q4', '2015Q1', '2017Q2', '2018Q1'], dtype='period[Q-DEC]', freq='Q-DEC')

或者像这样，如果你想要它回到字符串：

pd.to_datetime(Date).sort_values().to_period('Q').strftime('%Y-Q%q')
array(['2013-Q4', '2015-Q1', '2017-Q2', '2018-Q1'], dtype='<U6')

按年份排序日期列表＆amp; 25美分硬币

4 个答案: