如何借助datetime对多列表排序以关联App评论CSV数据

问题说明 #

需要将CSV文件中的App评论按日期排序，用于后续matplotlib绘制散点图。当前代码仅能实现日期排序，但无法保证所有关联数据（如评论内容、评分、未读取的后续列）顺序一致，存在数据错乱风险，且CSV包含未读取的后续列需要保留。

修正思路 #

• 不拆分各字段到单独列表，保留完整行数据，排序时整行同步移动，彻底避免数据错乱
• 直接对原始行数据（跳过表头）按日期字段排序，用datetime.strptime解析日期作为排序依据
• 后续提取绘图字段时，再从排序后的完整数据中按需提取

修正后的代码 #

import datetime

def sort_app_reviews(app_data):
    # 跳过表头，获取所有数据行
    data_rows = app_data[1:]
    # 按日期排序，key为解析后的datetime对象，确保日期顺序正确
    sorted_rows = sorted(data_rows, key=lambda row: datetime.datetime.strptime(row[0], "%m/%d/%Y"))
    
    # 按需拆分到单独列表用于绘图
    date = [row[0] for row in sorted_rows]
    negative = [row[2] for row in sorted_rows]
    positive = [row[3] for row in sorted_rows]
    ratings = [row[4] for row in sorted_rows]
    # 未读取的后续列也可统一提取
    other_columns = [row[5:] for row in sorted_rows]
    
    return sorted_rows, date, negative, positive, ratings, other_columns

# 调用示例（假设app_data是读取后的CSV完整数据）
# sorted_data, dates, neg_reviews, pos_reviews, scores, others = sort_app_reviews(app_data)
# print(sorted_data)

代码解释 #

1. 保留完整行：直接操作原始数据行，避免拆分后排序导致的字段对应错误
2. 精准排序依据：lambda参数为整行数据，取第一列日期解析为datetime对象，确保日期排序逻辑准确
3. 兼容未读取列：排序后的完整行包含所有列，后续可随时提取需要的字段，不会丢失数据
4. 同日期处理：Python的sorted是稳定排序，日期相同时会保留原始数据的相对顺序，符合需求

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Reina297