求助：无法按Object类型月份列对数据集执行.sort_values排序

你的代码逻辑本身是对的，但**sort_values默认不会修改原DataFrame**，只是返回一个排序后的新对象，你没有保存这个结果，也没有开启原地修改，所以原数据集看起来毫无变化。

两种有效解决方法 #

方法1：使用inplace=True参数原地修改 #

直接在原DataFrame上完成排序操作：

List_Of_Months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]

Test_LM_Cboe.sort_values(
    by=['Month'], 
    key=lambda x: pd.Categorical(x, categories=List_Of_Months, ordered=True),
    inplace=True
)

方法2：将排序结果重新赋值给原变量 #

把排序后的新DataFrame替换原变量：

List_Of_Months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]

Test_LM_Cboe = Test_LM_Cboe.sort_values(
    by=['Month'], 
    key=lambda x: pd.Categorical(x, categories=List_Of_Months, ordered=True)
)

优化方案：提前将月份列转为分类类型 #

如果后续还要做透视表或多次排序，建议先把Month列转为有序分类类型，这样后续操作都会自动遵循月份顺序：

List_Of_Months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]

# 转换为有序分类
Test_LM_Cboe['Month'] = pd.Categorical(Test_LM_Cboe['Month'], categories=List_Of_Months, ordered=True)

# 后续直接排序即可
Test_LM_Cboe.sort_values(by='Month', inplace=True)

# 生成数据透视表时，也会自动按月份顺序排列
pivot_table = Test_LM_Cboe.pivot_table(...)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Marc225