如何计算和计算每个行名的值，而不丢失DateTime中使用熊猫的顺序
如何计算和计算每个行名的值，而不丢失DateTime中使用熊猫的顺序
提问于 2022-10-02 11:43:51
我有一张像这样的数据。我想做的是：
- 按日期对DF进行排序后，由DateTime
- 对DF进行排序，在"Cod_atc".
中添加了一个新列，该列计算和计算“Cod_atc”中的每个行名的值。
问题是，每次我添加这个新列时，无论我做什么，我都无法按DateTime排序DF。
这是我正在使用的代码，我只是添加了一个名为"DateTime“的列，并按该列对所有内容进行排序。问题是当我添加名为"count“的新列时。
df1['DateTime'] = pd.to_datetime(df1['local_date'])
df1.sort_values(by='DateTime')
df1['count']=df1.groupby(['cod_atc']).cumcount() #sort=False
df1
这就是我得到的结果，问题是，如果我再次尝试按DateTime排序我的DF，它会工作，但是"count“列没有任何意义！"Count“列应该是对"COD_Atc”中的每个行名进行计数和计算值，但要遵循日期时间！
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2022-10-02 11:57:23
在对df1排序时，您没有忘记添加inplace = True吗？没有那个，你就失去了排序的步骤。
df1['DateTime'] = pd.to_datetime(df1['local_date'])
df1.sort_values(by='DateTime', inplace =True)
df1['count']=df1.groupby(['cod_atc']).cumcount() #sort=False
df1页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/73925522
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