パンダのデータフレームを日付で並べ替える

私は次のようにパンダのデータフレームを持っています：

Symbol  Date
A       02/20/2015
A       01/15/2016
A       08/21/2015

で並べ替えたいのですDateが、列はただのobjectです。

列を日付オブジェクトにしようとしましたが、その形式が必要な形式ではないという問題が発生しました。必要なフォーマットは2015-02-20,などです。

だから今、私はnumpyに「アメリカの」日付をISO標準に変換させて、それらを日付オブジェクトにして、それらでソートできるようにする方法を理解しようとしています。

これらのアメリカの日付をISO標準に変換するにはどうすればよいですか、それともパンダに欠けているもっと簡単な方法がありますか？

を使用pd.to_datetime()して、日時オブジェクトに変換できます。フォーマットパラメータを取りますが、あなたの場合、私はあなたがそれを必要としないと思います。

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame( {'Symbol':['A','A','A'] ,
    'Date':['02/20/2015','01/15/2016','08/21/2015']})
>>> df
         Date Symbol
0  02/20/2015      A
1  01/15/2016      A
2  08/21/2015      A
>>> df['Date'] =pd.to_datetime(df.Date)
>>> df.sort('Date') # This now sorts in date order
        Date Symbol
0 2015-02-20      A
2 2015-08-21      A
1 2016-01-15      A

今後の検索のために、sortステートメントを変更できます。

>>> df.sort_values(by='Date') # This now sorts in date order
        Date Symbol
0 2015-02-20      A
2 2015-08-21      A
1 2016-01-15      A

sortメソッドは非推奨になり、に置き換えられましたsort_values。を使用して日時オブジェクトに変換した後df['Date']=pd.to_datetime(df['Date'])

df.sort_values(by=['Date'])

注：インプレースおよび/または降順（最新のものから）で並べ替えるには：

df.sort_values(by=['Date'], inplace=True, ascending=False)

@JABの答えは速くて簡潔です。しかし、それはDataFrameあなたがソートしようとしているものを変えます、あなたが望むかもしれないし、望まないかもしれません。

_{（注：日付列は文字列ではなく日付である必要があるため、ほぼ確実に必要になります！）}

万が一、日付を日付に変更したくない場合は、別の方法で変更することもできます。

まず、並べ替えたDate列からインデックスを取得します。

In [25]: pd.to_datetime(df.Date).order().index
Out[25]: Int64Index([0, 2, 1], dtype='int64')

次に、それを使用して元のインデックスを作成しDataFrame、そのままにします。

In [26]: df.ix[pd.to_datetime(df.Date).order().index]
Out[26]: 
        Date Symbol
0 2015-02-20      A
2 2015-08-21      A
1 2016-01-15      A

マジック！

注： Pandasバージョン0.20.0以降では、のloc代わりにをix使用してください。これは現在非推奨です。

日付列を含むデータは、以下のコードを使用して読み取ることができます。

data = pd.csv(file_path,parse_dates=[date_column])

上記のコード行を使用してデータを読み取ると、日付に関する情報を含む列に次のようにアクセスできますpd.date_time()。

pd.date_time(data[date_column], format = '%d/%m/%y')

要件に応じて日付の形式を変更します。