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最近、パンダの力を発見しました。(Wes McKinney に感謝します!) 次の情報を含む csv があります。

RUN_START_DATE,PUSHUP_START_DATE,SITUP_START_DATE,PULLUP_START_DATE
2013-01-24,2013-01-02,2013-01-30,2013-02-03
2013-01-30,2013-01-21,2013-01-13,2013-01-06
2013-01-29,2013-01-28,2013-01-01,2013-01-29
2013-02-16,2013-02-12,2013-01-04,2013-02-11
2013-01-06,2013-02-07,2013-02-25,2013-02-12
2013-01-26,2013-01-28,2013-02-12,2013-01-10
2013-01-26,2013-02-10,2013-01-12,2013-01-30
2013-01-03,2013-01-24,2013-01-19,2013-01-02
2013-01-22,2013-01-13,2013-02-03,2013-02-05
2013-02-06,2013-01-16,2013-02-07,2013-01-11

通常、このプロセスに pandas は使用しません。csv ライブラリを使用してリストを生成します。datetime ライブラリを使用して変換します。次に、各行をループし、次のようなものを実行して、各行の並べ替えられたインデックスを取得します。

'"' + ','.join(map(str, sorted(range(len(dates)), key=lambda k: dates[k]))) + '"'

次に、各行に対して次のようなものを返します。

Out[40]: '"1,0,2,3"'

次に、csv の新しいフィールドとして各行の最後に追加します。

csv を pandas に読み込み、アイテムを日付 dtype に変換できます。パンダを使用してソートされたインデックス値を取得し、それらを文字列にフラット化して列に入れる方法がわかりませんか? どんな助けでも大歓迎です！

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numpy.argsort()ソートインデックスを取得するために使用できます。

from StringIO import StringIO
import numpy as np
import pandas as pd

txt = """RUN_START_DATE,PUSHUP_START_DATE,SITUP_START_DATE,PULLUP_START_DATE
2013-01-24,2013-01-02,2013-01-30,2013-02-03
2013-01-30,2013-01-21,2013-01-13,2013-01-06
2013-01-29,2013-01-28,2013-01-01,2013-01-29
2013-02-16,2013-02-12,2013-01-04,2013-02-11
2013-01-06,2013-02-07,2013-02-25,2013-02-12
2013-01-26,2013-01-28,2013-02-12,2013-01-10
2013-01-26,2013-02-10,2013-01-12,2013-01-30
2013-01-03,2013-01-24,2013-01-19,2013-01-02
2013-01-22,2013-01-13,2013-02-03,2013-02-05
2013-02-06,2013-01-16,2013-02-07,2013-01-11"""
df = pd.read_csv(StringIO(txt))
idx = np.argsort(df, axis=1)
buf = StringIO()
idx.to_csv(buf, index=False, header=False)
print buf.getvalue()

出力：

1,0,2,3
3,2,1,0
2,1,0,3
2,3,1,0
0,1,3,2
3,0,1,2
2,0,3,1
3,0,2,1
1,0,2,3
3,1,0,2
于 2013-02-28T14:33:27.490 に答える