Pandas处理Start time列sort_values传by参数报TypeError问题咨询

报错根因 #

• 你当前调用sort_values的对象是单列pandas.Series，不是完整的DataFrame。by参数是DataFrame版sort_values的专属参数，作用是指定多列排序时的参考列；Series是一维结构，根本不存在传by参数的入口，触发TypeError是必然结果。
• 你代码里写的by=['Date']本身也存在参数值错误：当前DataFrame根本没有名为Date的列，参考列名和实际列名完全不匹配。
• 你之前尝试无参数调用sort_values看不到效果，是因为你写的paradas["Start time"] = 单列排序结果的赋值方式，只会单独把"Start time"列的元素打乱重排，其他列的行顺序完全不会同步调整，不仅会造成行和数据的对应关系错乱，还因为没有设置正确的排序方向，看起来就像排序操作完全没有生效。

保留datetime格式的可落地解决方案 #

已转换为datetime64[ns]的时间列本身支持数值大小比较，完全不需要转回字符串格式做排序，直接按以下方式操作即可实现整表正向时间排序，适配后续绘图需求：

1. 先明确排序方向：你当前的表是降序状态——最新的2020年12月时间在表首，最早的2019年12月时间在表尾。要调整为正向时间顺序（从最早时间到最新时间排列），需要设置升序规则。
2. 正确的整表排序写法：

   # 按"Start time"列升序排列整表，排序后重置索引避免乱序
   paradas = paradas.sort_values(by="Start time", ascending=True, ignore_index=True)
   

   各参数的作用：
   • by="Start time"：因为是对整个DataFrame调用排序方法，传参指定以"Start time"列作为排序依据
   • ascending=True：实现时间从早到晚的正向排序
   • ignore_index=True：排序完成后重置行索引，避免原有乱序的索引值影响后续绘图逻辑
3. 如果你仅需要单独获取排序后的时间序列（不需要调整整表结构），直接对单列调用无多余参数的sort_values即可，Series本身就是一维结构，不需要额外指定排序依据：

   # 得到按时间升序排列的时间列，完整保留datetime64[ns]格式
   sorted_time = paradas["Start time"].sort_values(ascending=True)
   

避坑提示 #

• 不要对单列Series传入by参数，这个用法仅在整表排序场景下生效
• 不需要转回字符串格式做时间排序：已转换为datetime64[ns]的列排序效率和准确性远高于字符串排序，且可以直接作为matplotlib/seaborn绘图的X轴参数，不需要额外格式转换
• 之前你写的ascending=False是反向排序规则，会把最新时间排在最前面，和你要的正向排序需求刚好相反

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Azar_y_Kaos