熊猫系列排序月份指数

Dec 47 
 
Nov 36 
 
Oct 14 
 
Sep  2 
 
Jan  2 
 
Aug  2 
 
May  1 
 
Apr  1 
 
Jun  1 
 
Jul  1 
 
Feb  1 
 
Name: date, dtype: int64

我特林以上系列，其索引列是月，按月排序。然而，不是按月份的日历顺序排序，排序功能是按月份名称的字典顺序排序。我如何正确地分类上述内容？猜猜我必须指定索引类型是月份而不是字符串。任何帮助表示赞赏。下面的代码片段。

import calendar 
movies = release_dates[release_dates.title.str.contains('Christmas') & (release_dates.country=='USA')] 
movies = movies.date.dt.month.apply(lambda x: calendar.month_abbr[x]) 
counts = movies.value_counts() 
counts

来源

2016-11-26 lalatnayak

您可以使用排序CategoricalIndex与sort_index：

df.index = pd.CategoricalIndex(df.index, 
           categories=['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr','May','Jun', 'Jul', 'Aug','Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'], 
           sorted=True) 
df = df.sort_index() 

print (df) 
    date 
Jan  2 
Feb  1 
Apr  1 
May  1 
Jun  1 
Jul  1 
Aug  2 
Sep  2 
Oct 14 
Nov 36 
Dec 47

来源

2016-11-26 07:52:38 jezrael

C：\ python的3.5 \ LIB \站点包\大熊猫\指标\ category.py：128：RuntimeWarning：价值观和类别有不同的dtypes。您是否想要使用 'Categorical.from_codes（代码，类别）'？数据=范畴（数据，类别=类别有序有序=） C：\蟒3.5 \ lib中\站点包\大熊猫\索引\ category.py：128：RuntimeWarning：类别都不在值被发现了。您的意思是使用 “Categorical.from_codes（代码，类别）”？数据=分类（数据，类别=类别，下令=下令 – lalatnayak

我想你可以试试。 – jezrael

什么是你的大熊猫版本？ – jezrael

没事，不是很复杂。我确定Categorical只能用Categorical解决问题。我所做的是 -

排序一个月，而月均被表示为整数
为由此带来的一系列应用在指数映射到整数月转换为字符串缩写

我相信有更有效的方法来解决这个问题，所以如果你有更好的方法，请张贴相同的。

import calendar 
 
    months = release_dates[release_dates.title.str.contains('Christmas') & (release_dates.country=='USA')].date.dt.month 
 
    counts = months.value_counts() 
 
    counts.sort_index(inplace=True) 
 
    counts.index = map(lambda x: calendar.month_abbr[x], counts.index) 
 
    counts.plot.bar()

来源

2016-11-26 08:32:32 lalatnayak

熊猫系列排序月份指数

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