如何在 Python 中按工作日、月份等 sort/group 一系列 pandas 时间码？

Question

我从 Python 3.7 中的数据框中提取了一个 pandas 系列。它包含一系列时间码，例如：

17833    Sat, 27 Nov 2010 06:00:00 -0000
851      Fri, 04 Dec 2009 06:07:00 -0000
4806     Fri, 23 Mar 2012 06:02:15 -0000
16341    Sat, 20 Aug 2011 11:48:18 -0000
9444     Mon, 16 May 2011 08:06:53 -0000
                      ...               
3262     Fri, 16 Dec 2011 07:30:00 -0000
37554    Wed, 11 Apr 2012 02:20:34 -0000
37555    Wed, 11 Apr 2012 02:34:00 -0000
28471    Thu, 18 Feb 2010 04:46:00 -0000
30324    Thu, 28 Jun 2012 21:23:40 -0000

左边的数字是原条目的索引。我希望能够将这个系列分类为各种不同的时间格式，例如按工作日分组（全部分组 "Sat"、全部分组 "Wed" 等）或按月分组（"Nov","May").使用此时间码信息（所有条目在 02 小时、06 小时等）按 24 小时制时钟排序甚至会很棒。

目标输出将是（只是对这个样本进行排序）：

按月

28471    Feb
4806     Mar
37554    Apr
37555    Apr
9444     May
                      ...
30324    Jun
16341    Aug
17833    Nov
851      Dec
3262     Dec

按工作日

9444     Mon
37554    Wed
37555    Wed
28471    Thu
30324    Thu
                      ...
4806     Fri
851      Fri
3262     Fri
16341    Sat
17833    Sat

按时间

37554    02
37555    02
28471    04
17833    06
4806     06
                      ...     
851      06
3262     07
9444     08
16341    11
30324    21

我已经尝试过使用 pd.to_datetime() 函数，但我不确定要为该函数提供什么格式以便它可以理解该系列，此处的说明可能会有所帮助。

Answer 1

对于格式化，您可以使用 pandas.to_datetime() 方法或使用 apply() 方法将 strftime/strptime 应用于系列。稍后您可以对序列或数据框使用 sort_values() 方法以获得预期输出。

参考this documentation for to_datetime() and for formatting refer to this页。

Answer 2

要按星期几排序，我们可以将您的日期转换为实际的日期时间格式 (datetime64)。然后我们从日期时间中提取 dayofweek 并按该数字对其进行排序：

s = pd.to_datetime(df['Col1'].str.rsplit(n=2).str[0], format='%a, %d %b %Y').dt.dayofweek
df.assign(dayofweek=s).sort_values('dayofweek').drop(columns=['dayofweek'])

输出

                              Col1
4  Mon, 16 May 2011 08:06:53 -0000
6  Wed, 11 Apr 2012 02:20:34 -0000
7  Wed, 11 Apr 2012 02:34:00 -0000
8  Thu, 18 Feb 2010 04:46:00 -0000
9  Thu, 28 Jun 2012 21:23:40 -0000
1  Fri, 04 Dec 2009 06:07:00 -0000
2  Fri, 23 Mar 2012 06:02:15 -0000
5  Fri, 16 Dec 2011 07:30:00 -0000
0  Sat, 27 Nov 2010 06:00:00 -0000
3  Sat, 20 Aug 2011 11:48:18 -0000

dt.dayofweek returns 星期几表示为 integer:

的系列

pd.to_datetime(df['Col1'].str.rsplit(n=2).str[0], format='%a, %d %b %Y').dt.dayofweek

0    5
1    4
2    4
3    5
4    0
5    4
6    2
7    2
8    3
9    3
Name: Col1, dtype: int64

您可以对 month 执行相同的操作：

s2 = pd.to_datetime(df['Col1'].str.rsplit(n=2).str[0], format='%a, %d %b %Y').dt.month
df.assign(month=s2).sort_values('month').drop(columns=['month'])

                              Col1
8  Thu, 18 Feb 2010 04:46:00 -0000
2  Fri, 23 Mar 2012 06:02:15 -0000
6  Wed, 11 Apr 2012 02:20:34 -0000
7  Wed, 11 Apr 2012 02:34:00 -0000
4  Mon, 16 May 2011 08:06:53 -0000
9  Thu, 28 Jun 2012 21:23:40 -0000
3  Sat, 20 Aug 2011 11:48:18 -0000
0  Sat, 27 Nov 2010 06:00:00 -0000
1  Fri, 04 Dec 2009 06:07:00 -0000
5  Fri, 16 Dec 2011 07:30:00 -0000

Answer 3

如果您想要与发布的输出完全一样，您可以这样做，将列名称考虑为 'funded date':

月份：

s_month=pd.to_datetime(df['funded date']).dt.month_name().str[:3]
s_month.reindex(pd.to_datetime(df['funded date']).dt.month.sort_values().index)

28471    Feb
4806     Mar
37554    Apr
37555    Apr
9444     May
30324    Jun
16341    Aug
17833    Nov
851      Dec
3262     Dec

当天：

s_day=pd.to_datetime(df['funded date']).dt.day_name().str[:3]
s_day.reindex(pd.to_datetime(df['funded date']).dt.dayofweek.sort_values().index)

9444     Mon
37554    Wed
37555    Wed
28471    Thu
30324    Thu
851      Fri
4806     Fri
3262     Fri
17833    Sat
16341    Sat

如何在 Python 中按工作日、月份等 sort/group 一系列 pandas 时间码？

How do I sort/group a pandas series of timecode by weekday, month, etc in Python?

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