如何在 .csv 中按日期排序 - Python

在处理包含日期的 .csv 文件时，很常见的操作是按照日期排序。Python 提供了强大的 datetime 模块，使得按日期排序成为很容易的事情。本篇文章将介绍如何使用 Python 和 pandas 库读取含有日期的 .csv 文件，并按照日期进行排序。

1. 安装 pandas 库

在开始之前，请确保已经安装了 pandas 库。可以使用以下代码安装：

pip install pandas

2. 读取 .csv 文件

为了在 .csv 文件中按日期排序，首先需要读取文件。可以使用 pandas 库中的 read_csv 函数读取 .csv 文件：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('example.csv')

3. 将日期转换为 datetime 格式

将日期转换为 datetime 格式是排序的前提条件。pandas 中提供了 to_datetime 函数可以将字符串日期转换为 datetime 格式：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

这里假设原始 .csv 文件中日期所在的列名为 date。

4. 按日期排序

完成了上述步骤后，即可使用 pandas 的 sort_values 函数按照日期排序：

df_sorted = df.sort_values('date')

这将按日期升序排序，如果要按日期降序排序，则可以使用：

df_sorted = df.sort_values('date', ascending=False)

5. 保存排序后的结果

完成了排序后，最后一步是将排序结果保存到新的 .csv 文件中：

df_sorted.to_csv('sorted_example.csv', index=False)

这里将结果保存到了 sorted_example.csv 文件中，并且没有保存索引列。

到此为止，已经完成了在 .csv 中按日期排序的操作，完整代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('example.csv')
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df_sorted = df.sort_values('date')
df_sorted.to_csv('sorted_example.csv', index=False)

以上就是本篇文章介绍的内容，希望对你有帮助。