Question

我有一个日期为date的变量。首先，我将其转换为日期时间：

 private static void InvokeFunctionDynamically<T>(T data)
    {            

        //1. Define the delegate 
        Func<string, bool, T> genericFunction = (name, isEnabled) =>
        {
            if(isEnabled)
            {
                return data;
            }

            return default(T);
        };

        // 2. demonstrate that the delegate is retrieved at the run time as an object
        object runtimeObject = genericFunction;


        //3. Cast it directly to the delegate type
        var result =((Func<string, bool, T>) runtimeObject)("hello", true);

        Console.WriteLine($"Result {result}");
    }

输出：

df["date"]=pd.to_datetime(df["date"])

df["date"]

以此，我所有的日期数据都按升序保存，例如，以月为单位（1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12）。虽然，由于我想只将日期显示为累计金额中的月份，所以我必须将日期列转换为表格中的月份，以便按月计算累计案例（总和）：

      date          enrolled
0     2018-06-10    1
1     2018-06-10
2     2018-07-11    3
3     2018-07-11    1
4     2018-07-12

df['date'] = df.date.apply(lambda x: datetime.datetime.strftime(x,'%b'))
df['date']
Ouput:
         date      enrolled
    0     Jun      1
    1     Jun      
    2     Jul      3
    3     Jul      1
    4     Jul

输出：

pvt=pd.pivot_table(df, index=['date'], value=e['enrolled'], aggfun{'enrolled':'count'})

但我想成为：

enrolled    false true
    date
    Jul 4
    Jun 1

但是此代码更改了月份的顺序，例如，将Jul放在第一个，然后放在Jun上，但是在使用此代码之前，第6个月（Jun）的所有日期首先出现，然后是7（Jul）。问题：代码是否有变化，允许我的日期先遵守月份顺序6（六月），然后是7（七月）？谢谢。

Answer 1

您可以将date设置为索引，然后根据索引对数据帧进行排序，但在此之前，请使用CategoricalIndex作为

df.index = pd.CategoricalIndex(df.index, 
                               categories=['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr','May','Jun', 'Jul', 'Aug','Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'], 
                               sorted=True)

添加到它；我不知道Pandas和Categorical中都有CategoricalIndex函数。您也可以使用它，请参考https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.23/generated/pandas.Categorical.html#pandas.Categorical

Python根据字母排序月份而不是月份顺序

1 个答案: