如果我的数据框具有如下date
列,则2019Y1-11M
代表2019年1月至11月的数据,2019Y1-10M
代表2019年1月至10月的数据。
如何通过将2018Y1-01M
设置为第一个并以2019Y1-11M
设置为最后一个来对它们进行排序?
date
0 2019Y1-11M
1 2019Y1-10M
2 2019Y1-09M
3 2019Y1-08M
4 2019Y1-07M
5 2019Y1-06M
6 2019Y1-05M
7 2019Y1-04M
8 2019Y1-03M
9 2019Y1-02M
10 2019Y1-01M
11 2018Y1-12M
12 2018Y1-11M
13 2018Y1-10M
14 2018Y1-09M
15 2018Y1-08M
16 2018Y1-07M
17 2018Y1-06M
18 2018Y1-05M
19 2018Y1-04M
20 2018Y1-03M
21 2018Y1-02M
22 2018Y1-01M
我想将2018Y1-01M
分为两列2018
和01
,然后我可以做到,只是想知道如果没有此过程是否有可能。谢谢。
使用sort_values:
>>> df.sort_values(by = 'date')
date
22 2018Y1-01M
21 2018Y1-02M
20 2018Y1-03M
19 2018Y1-04M
18 2018Y1-05M
17 2018Y1-06M
16 2018Y1-07M
15 2018Y1-08M
14 2018Y1-09M
13 2018Y1-10M
12 2018Y1-11M
11 2018Y1-12M
10 2019Y1-01M
9 2019Y1-02M
8 2019Y1-03M
7 2019Y1-04M
6 2019Y1-05M
5 2019Y1-06M
4 2019Y1-07M
3 2019Y1-08M
2 2019Y1-09M
1 2019Y1-10M
0 2019Y1-11M