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python - 使用 Python 对每月组中的每日数据进行排序

问题描述

如图所示，我有 11 年的每日流量数据。我想按降序对每个月的流量值进行排序（每个月都有自己的降序，即第 10 个月就像 107,98,86 ......第 11 个月就像 170,154,144，......但它们都是在同一数据框中）

Excel文件

标签： pythonexcelpandas

解决方案

DATE如有必要，您可以通过 将列转换为日期时间，然后通过dlast 按多列排序to_datetime创建月期间列：Series.dt.to_periodDataFrame.sort_values

np.random.seed(2020)
rng = pd.date_range('1989-10-01', periods=50)
df = pd.DataFrame({'DATE (Month, Day, Year)': rng, 
                   'STREAMFLOW (CFS)': np.random.randint(1000, size=50)})  
print (df.head(10))
  DATE (Month, Day, Year)  STREAMFLOW (CFS)
0              1989-10-01               864
1              1989-10-02               392
2              1989-10-03               323
3              1989-10-04               630
4              1989-10-05               707
5              1989-10-06                91
6              1989-10-07               637
7              1989-10-08               643
8              1989-10-09               583
9              1989-10-10               952

#already datetimes
#df['DATE (Month, Day, Year)'] = pd.to_datetime(df['DATE (Month, Day, Year)'], dayfirst=True)

df['per'] = df['DATE (Month, Day, Year)'].dt.to_period('m')

df = df.sort_values(['per', 'STREAMFLOW (CFS)', ], ascending=[True, False])
print (df.head(10))
   DATE (Month, Day, Year)  STREAMFLOW (CFS)      per
29              1989-10-30               980  1989-10
14              1989-10-15               970  1989-10
20              1989-10-21               958  1989-10
9               1989-10-10               952  1989-10
13              1989-10-14               920  1989-10
22              1989-10-23               870  1989-10
0               1989-10-01               864  1989-10
28              1989-10-29               806  1989-10
15              1989-10-16               777  1989-10
4               1989-10-05               707  1989-10

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