在Python按日期对 CSV 对象进行排序

CSV (Comma Separated Values) 是一种用来存储和交换数据的格式。CSV 通常被用作电子表格软件（如 Microsoft Excel 和 Google Sheets）导出和导入数据的方式。在现实世界的数据分析和处理中，CSV 是一种最为广泛的数据格式，因此，在 Python 中对 CSV 数据进行处理是非常必要的。

本文介绍如何使用 Python 中的 pandas 库来按日期对 CSV 对象进行排序。

安装 pandas

在开始使用 pandas 库之前，你需要先安装它。你可以使用 pip 命令来安装 pandas，如下所示：

pip install pandas

导入 CSV 数据

首先，让我们先导入需要排序的 CSV 数据。假设我们已经有了一个 CSV 文件 data.csv，该文件的内容如下：

date,amount
2020-01-01,100
2020-02-01,200
2020-03-01,300

我们可以使用 pandas 的 read_csv 函数来读取 CSV 文件，如下所示：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

按日期排序

现在，我们已经将 CSV 数据导入到了 data 变量中。我们可以使用 pandas 的 sort_values 函数按日期对数据进行排序，如下所示：

sorted_data = data.sort_values('date')

在上面的代码中，sort_values 函数的参数 'date' 表示按照日期这一列进行排序。如果你的 CSV 数据中有多个日期格式的列，你需要将对应的列名传递给该函数。

完整的代码如下所示：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
sorted_data = data.sort_values('date')

print(sorted_data)

输出结果如下所示：

         date  amount
0  2020-01-01     100
1  2020-02-01     200
2  2020-03-01     300

结论

使用 pandas 库按日期对 CSV 对象进行排序非常简单。仅需使用 sort_values 函数，并将日期格式的列名作为参数传递即可。此外，pandas 还提供了许多有用的函数，用于处理 CSV 数据。在实际的数据处理中，pandas 库是不可或缺的工具之一。