如何在导出Pandas数据到CSV前按日期升序排序并保留指定格式

核心解决方案 #

先将日期列转为datetime类型实现正确排序，再转回原格式字符串后导出，就能同时满足排序逻辑和格式要求。

完整代码示例 #

import pandas as pd

data_to_export = {
    "Company Name": ["Mcdonalds", "Burgerking"],
    "Delivery Address": ["123 lake rd", "124 west rd"],
    "Date": ["3/30/24", "1/23/24"],
    "Customer Name": ["Zack", "Peter"],
}

# 1. 转换DataFrame并将日期转为datetime类型（用于正确排序）
df = pd.DataFrame(data_to_export)
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"], format="%m/%d/%y")

# 2. 按日期升序排序（从早到晚）
df.sort_values(by="Date", inplace=True)

# 3. 将datetime转回原格式的字符串（月/日/年）
# 若需要去掉前导零（如1/23/24而非01/23/24），用下方注释的代码替代本行
df["Date"] = df["Date"].dt.strftime("%m/%d/%y")
# df["Date"] = df["Date"].dt.strftime("%m/%d/%y").apply(lambda x: '/'.join([part.lstrip('0') if part.lstrip('0') else '0' for part in x.split('/')]))

# 4. 导出CSV
df.to_csv("output.csv", index=False)

问题原因说明 #

• 直接用字符串排序：会按字典序排列（比如"10/1/24"会排在"2/1/24"前面，逻辑错误）
• 转datetime后直接导出：Pandas默认会将datetime对象序列化为ISO格式（如2024-01-23），不符合"月/日/年"的格式要求

内容的提问来源于stack exchange，提问作者A Beautiful Trend