Pythonの：ソート日付パンダ

Question

でそれらをカウントした後

私は、文字列から日付と時刻を抽出し、wrintigにより、パンダDatFrameにそれらを変換：

df = pd.to_datetime(news_date, format='%m/%d/%Y') 

、出力は次のようである：

['1997-10-31 18:00:00', '1997-10-31 18:00:00', 
      '1997-10-31 18:00:00', '1997-10-31 18:00:00', 
      '1997-10-31 18:00:00', '1997-10-31 18:00:00', 
      '1997-10-31 18:00:00', '1997-10-31 18:00:00', 
      '1997-10-31 18:00:00', '1997-10-31 18:00:00', 
      ... 
      '2016-12-07 03:14:00', '2016-12-09 16:31:00', 
      '2016-12-10 19:02:00', '2016-12-11 09:41:00', 
      '2016-12-12 05:01:00', '2016-12-12 05:39:00', 
      '2016-12-12 06:44:00', '2016-12-12 08:11:00', 
      '2016-12-12 09:36:00', '2016-12-12 10:19:00'] 

は、その後、私は唯一の月と年を維持し、日付を並べ替えてみたかった、私が書いた：

month_year = df.to_series().apply(lambda x: dt.datetime.strftime(x, '%m-%Y')).tolist() # remove time and day 
new = sorted(month_year, key=lambda x: datetime.datetime.strptime(x, '%m-%Y')) # sort date 

をこれまでのところ、私はアルを持っています日付のist。この問題は、私がそれらの頻度を数えようとするときに発生します（後で時間分布をプロットする必要があります）。それでも

01-1998 60 
01-1999 18 
01-2000 49 
01-2001 50 
01-2002 87 
01-2003 129 
01-2004 125 
01-2005 225 
01-2006 154 
01-2007 302 
01-2008 161 
01-2009 161 
01-2010 167 
01-2011 181 
01-2012 227 
...  ... 
12-2014 82 
12-2015 89 
12-2016 13 

、私は他の列（例えば、パンダのデータフレーム）にソートされた1列の日付、およびその周波数を持つようにしたい：

print(pd.DataFrame(new).groupby(month_year).count()) 

、出力は次のようになります。 私のコードですSORTINためto_period、その後value_countsを、変換することにより、私はあなたが必要だと思うmonth period

01-1998 60 
02-1998 32 
03-1998 22 
...  ... 
11-2016 20 
12-2016 13 

Answer 1

：それは次のように、簡単にプロットすることができますG用sort_index：

news_date = ['1997-10-31 18:00:00', '1997-10-31 18:00:00', 
      '1997-10-30 18:00:00', '1997-10-30 18:00:00', 
      '1997-10-30 18:00:00', '1997-10-30 18:00:00', 
      '1997-11-30 18:00:00', '1997-11-30 18:00:00', 
      '1997-12-30 18:00:00', '1997-12-30 18:00:00', 
      '2016-12-07 03:14:00', '2016-01-09 16:31:00', 
      '2016-12-10 19:02:00', '2016-01-11 09:41:00', 
      '2016-12-12 05:01:00', '2016-02-12 05:39:00', 
      '2016-12-12 06:44:00', '2016-12-12 08:11:00', 
      '2016-12-12 09:36:00', '2016-12-12 10:19:00'] 

idx = pd.to_datetime(news_date) 
new = pd.Series(idx.to_period('m')) 
print (new) 
0 1997-10 
1 1997-10 
2 1997-10 
3 1997-10 
4 1997-10 
5 1997-10 
6 1997-11 
7 1997-11 
8 1997-12 
9 1997-12 
10 2016-12 
11 2016-01 
12 2016-12 
13 2016-01 
14 2016-12 
15 2016-02 
16 2016-12 
17 2016-12 
18 2016-12 
19 2016-12 
dtype: object 

df = new.value_counts().sort_index().reset_index() 
df.columns = ['Date','Count'] 
df.Date = df.Date.dt.strftime('%Y-%m') 
print (df) 
     Date Count 
0 1997-10  6 
1 1997-11  2 
2 1997-12  2 
3 2016-01  2 
4 2016-02  1 
5 2016-12  7 

別の可能な解決策は、strftimeによって最初stringsへの変換である：

new = pd.Series(idx.strftime('%Y-%m')) 
df = new.value_counts().sort_index().reset_index() 
df.columns = ['Date','Count'] 
print (df) 
    Date Count 
0 1997-10  6 
1 1997-11  2 
2 1997-12  2 
3 2016-01  2 
4 2016-02  1 
5 2016-12  7