Месяц в правильном порядке Python

Question

Месяц в правильном порядке Python

1

Мне нужна помощь. Я хочу сделать гистограмму, где у вас разные даты (Год и месяц). Я отсортировал месяцы и год, но это не в правильном порядке. Кто-нибудь может мне помочь?

Это мой код:

df["Report Date"] = pd.to_datetime(df['Report Date'])
df_gesorteerd = df.groupby(df['Report Date'].dt.strftime('%B %Y'))['Agency Id'].sum()

Консоль паука дает мне следующую информацию:

Report Date
April 2016        70926
April 2017        69953
April 2018        67335
August 2016       71694
August 2017       74894
August 2018       69463
December 2016     67162
December 2017     68038
February 2017     63745
February 2018     62229
January 2017      66202
January 2018      69533
July 2016         66205
July 2017         71750
July 2018         65111
June 2016         69645
June 2017         68122
June 2018         61306
March 2016           88
March 2017        74489
March 2018        67672
May 2016          71183
May 2017          74714
May 2018          70341
November 2016     67342
November 2017     66511
October 2016      74240
October 2017      71187
September 2016    72979
September 2017    72342
September 2018    67844
Name: Agency Id, dtype: int64

Вы можете видеть, что месяцы, а также годы не в правильном порядке, мне очень хотелось увидеть следующий код на моем экране:

Report Date
March 2016 88
April 2016 70926
June 2016 69645
...

Когда у меня есть эта информация, мне хотелось сделать гистограмму, по оси X - дату отчета, а по оси Y - количество вызовов?

Может мне помочь?

Lars De Winter 11 окт. 2018, в 13:44

Источник

1

Как работает df_gesorteerd = df.groupby(df['Report Date'].dt.strftime('%B %Y'), sort=False)['Agency Id'].sum() ?
jezrael 11 окт. 2018, в 11:06
1

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
Lars De Winter 11 окт. 2018, в 11:08

Теги:

python

pandas

histogram

1 ответ

Ещё вопросы

Как работает df_gesorteerd = df.groupby(df['Report Date'].dt.strftime('%B %Y'), sort=False)['Agency Id'].sum() ?

jezrael · Accepted Answer · 2018-10-11T09-34-00.000Z

Ты можешь использовать:

df["Report Date"] = pd.to_datetime(df['Report Date'])
#sorting datetimes if necessary
df = df.sort_values('Report Date')
#parameter sort=False for avoid default sorting in groupby
dates = df['Report Date'].dt.strftime('%B %Y')
df_gesorteerd = df.groupby(dates, sort=False)['Agency Id'].sum()

Комментарии не для расширенного обсуждения; этот разговор был перенесен в чат .