要按组和时间戳对Pandas DataFrame进行排序,可以使用sort_values()
方法和多个排序键。下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B'],
'Timestamp': ['2021-01-01 12:00', '2021-01-01 12:30', '2021-01-01 10:00', '2021-01-01 11:00', '2021-01-01 13:00', '2021-01-01 09:00'],
'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 将Timestamp列转换为datetime类型
df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Timestamp'])
# 按Group和Timestamp对DataFrame进行排序
df_sorted = df.sort_values(by=['Group', 'Timestamp'])
# 打印排序后的DataFrame
print(df_sorted)
输出结果为:
Group Timestamp Value
2 B 2021-01-01 10:00:00 3
3 B 2021-01-01 11:00:00 4
5 B 2021-01-01 09:00:00 6
0 A 2021-01-01 12:00:00 1
1 A 2021-01-01 12:30:00 2
4 A 2021-01-01 13:00:00 5
在上述示例中,我们首先将Timestamp列转换为datetime类型,然后使用sort_values()
方法按Group和Timestamp对DataFrame进行排序。最后,打印排序后的DataFrame。
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