如何按月份和年份对DataFrame的字符串类型日期列排序？

当然可以按月份和年份对这些字符串列排序，而且完全不需要额外添加前缀！核心思路是把字符串格式的月份年份转换为datetime对象，利用datetime的时间排序特性来调整列的顺序，具体操作步骤如下：

具体实现步骤 #

• 首先筛选出所有需要排序的月份列（排除非时间列，比如你的Flavor列）
• 用pd.to_datetime()把字符串列名转换为datetime对象，以此作为排序的依据
• 按照转换后的datetime顺序重新排列DataFrame的列

代码示例 #

假设你的DataFrame名为df，执行以下代码即可完成排序：

import pandas as pd

# 提取所有月份相关的列（排除Flavor列）
month_columns = [col for col in df.columns if col != "Flavor"]

# 按datetime顺序排序列名：key参数指定用转换后的datetime对象排序
sorted_month_cols = sorted(month_columns, key=lambda x: pd.to_datetime(x, format="%b %y"))

# 重新组织DataFrame的列：先保留Flavor列，再跟上排序后的月份列
df_sorted = df[["Flavor"] + sorted_month_cols]

补充说明 #

• 这里的format="%b %y"是匹配你的列名格式：%b代表月份缩写（比如Feb、Jan），%y代表两位年份（比如18）
• 即使遇到跨年份的情况（比如Dec 17和Jan 18），这个方法也能正确按时间先后排序，因为datetime对象会自动处理年份的优先级
• 排序后你的列会变成Flavor, Jan 18, Feb 18, Mar 18的正确时间顺序

内容的提问来源于stack exchange，提问作者florence-y