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如何用Pandas对excel中的日期进行排序

  • Post category:Python

要用Pandas对Excel中的日期进行排序，可以按照以下步骤进行：

  1. 导入 Pandas 模块和 Excel 文件

在 Python 编辑器中，首先需要载入 Pandas 模块和待处理数据所在的 Excel 文件。示例代码如下：

import pandas as pd
data = pd.read_excel('data.xlsx')

此处，我们使用了 pandas 模块的 read_excel 方法载入了一个名为 data.xlsx 的 Excel 文件。注意，该 Excel 文件必须存放在当前工作目录下。

  1. 转换日期格式

导入之后，需要先确保将 Excel 中的日期格式转换为 Pandas 可读取的格式。Excel 中通常会以 YYYY/MM/DD，YYYY-MM-DD 或者 YYYY.MM.DD 的形式存储日期，但 Pandas 默认的日期格式是以 YYYY-MM-DD 的格式存储的。

下面的代码演示如何将 Excel 中以 2019年1月1日 格式存储的日期转换成 Pandas 可以读取的格式：

data['date'] = pd.to_datetime(data['date'], format='%Y年%m月%d日')

这里创建了一个名为 date 的新列，将该列中的日期格式转换为 Pandas 可以识别的格式（即 YYYY-MM-DD 的格式）。其中， format 参数表示待转换日期的格式。

如果 Excel 中日期的格式为 YYYY/MM/DD 或者 YYYY.MM.DD，可以将 format 参数的值修改为 %Y/%m/%d 或 %Y.%m.%d。

  1. 对日期进行排序

在转换完日期格式之后，可以用 Pandas 的 sort_values 方法对 DataFrame 中的日期进行排序。示例代码如下：

sorted_data = data.sort_values('date')

其中， date 是待排序的列名。

也可以用 ascending 参数指定排序的顺序：True 表示升序，False 表示降序。例如：

sorted_data = data.sort_values('date', ascending=False)
  1. 输出排序后的结果

排序完成后，可以通过 to_excel 方法将结果输出到 Excel 文件中。示例代码如下：

sorted_data.to_excel('output.xlsx', index=False)

此处，我们使用了 pandas 模块的 to_excel 方法将排序后的结果输出到名为 output.xlsx 的 Excel 文件中。index=False 参数表示不将 DataFrame 的索引写入 Excel 文件。

以下是完整的代码示例：

import pandas as pd

# 读入 Excel 文件
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 转换日期格式
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'], format='%Y年%m月%d日')

# 对日期进行排序
sorted_data = data.sort_values('date')

# 将结果输出到 Excel 文件中
sorted_data.to_excel('output.xlsx', index=False)

通过以上方法，就可以用 Pandas 对 Excel 中的日期进行排序了。

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