所以，我有一個資料框（mean_df），其中包含一個非常混亂的日期列。很亂，因為它是這種格式：1/1/2018, 1/2/2018, 1/3/2018....什么時候應該是 01/01/2018, 02/01/2018, 03/01/ 2018...不僅格式錯誤，而且是每個月的第一天遞增，然后是每個月的第二天，以此類推...所以我撰寫了以下代碼來修復格式：
mean_df["Date"] = mean_df["Date"].astype('datetime64[ns]')
mean_df["Date"] = mean_df["Date"].dt.strftime('%d-%m-%Y')
然后，從顯示這個：
它現在顯示了這一點（我必須運行同一個單元 3 次才能使其作業，它總是第一次拋出錯誤）：
最后，在過去的幾個小時里，我一直在嘗試以升序方式對“日期”列進行排序，但它一直以錯誤的方式排序：
mean_df = mean_df.sort_values(by='Date') # I tried this
但這是輸出：
正如你所看到的，它仍然是優先天數。有人可以指導我正確的方向嗎？先感謝您！
uj5u.com熱心網友回復：
把它變成正確的格式
mean_df["sort_date"] = pd.to_datetime(mean_df["Date"],format = '%d/%m/%Y')
mean_df = mean_df.sort_values(by='sort_date') # Try this now
uj5u.com熱心網友回復：
您應該在將日期轉換為日期時間之后對日期進行排序，因為dt.strftime將日期時間轉換為字串
mean_df["Date"] = pd.to_datetime(mean_df["Date"], dayfirst=True)
mean_df = mean_df.sort_values(by='Date')
mean_df["Date"] = mean_df["Date"].dt.strftime('%d-%m-%Y')
uj5u.com熱心網友回復：
這是我的示例代碼。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
df['Date'] = "1/1/2018, 1/2/2018, 1/3/2018".split(", ")
df['Date1'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%d/%m/%Y')
df['Date2'] = df['Date1'].dt.strftime('%d/%m/%Y')
df.sort_values(by='Date2')
首先，我轉換Date為datetime格式。正如我所觀察到的，您的資料遵循'%d/%m/%Y'格式。如果您想以另一種形式顯示資料，請嘗試以下行，例如
df['Date2'] = df['Date1'].dt.strftime('%d/%m/%Y')
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