Pythonのキーを持つsort_values（）

Question

私は、列名が時間（0:00、0:10、0:20、...、23:50）であるデータフレームを持っています。今は、文字列順にソートされているので（0:00が最初、9:50が最後）、時間の経過後にソートしたいので（0:00が最初、23:50が最後です）。

時間あなたは

df = df.sort(columns='Time',key=float) 

を使用することができ、列である。しかし時間ではなく列名よりも、列そのものであり、かつ2）ソート（1の場合）にのみ動作する）である場合私はそれを使用しないようにします。

私は

df = df.sort_index(axis = 1) 

を使用しようとしているが、列名が文字列の形式であることから、それらは文字列キーに従って並べ替えます。私は

df = df.sort_index(key=float, axis=1) 

を試みたが、それはエラーメッセージを与える：

Traceback (most recent call last): 
    File "<ipython-input-112-5663f277da66>", line 1, in <module> 
     df.sort_index(key=float, axis=1) 
TypeError: sort_index() got an unexpected keyword argument 'key' 

を誰もがこの問題を解決する方法についてのアイデアを持っていますか？だから、そのことについてsort_index（）とsort_values（）を迷惑にしても、キー引数はありません!!

Answer 1

組み込み関数sortedを使用して列をソートし、インデックス付けのために出力をデータフレームに渡してみます。以下は、実施例としての役割を果たす必要があります。

import pandas as pd 


records = [(2, 33, 23, 45), (3, 4, 2, 4), (4, 5, 7, 19), (4, 6, 71, 2)] 
df = pd.DataFrame.from_records(records, columns = ('0:00', '23:40', '12:30', '11:23')) 
df 
# 0:00 23:40 12:30 11:23 
# 0  2  33  23  45 
# 1  3  4  2  4 
# 2  4  5  7  19 
# 3  4  6  71  2 

df[sorted(df,key=pd.to_datetime)] 

# 0:00 11:23 12:30 23:40 
# 0  2  45  23  33 
# 1  3  4  2  4 
# 2  4  19  7  5 
# 3  4  2  71  6 

私はここで、これは

Answer 2

先行する0桁から1桁の時間だけを先頭に付けます。これは単純な解決策でなければなりません。

など。 5:30 - > 05:30

Answer 3

を役に立てば幸い@MartinKrämer's ideaを実装作業のデモ、次のとおりです。

import re 

In [259]: df 
Out[259]: 
    23:40 0:00 19:19 12:30 09:00 11:23 
0  33  2  1  23  12  45 
1  4  3  1  2  13  4 
2  5  4  1  7  14  19 
3  6  4  1  71  14  2 

In [260]: df.rename(columns=lambda x: re.sub(r'^(\d{1})\:', r'0\1:', x)).sort_index(axis=1) 
Out[260]: 
    00:00 09:00 11:23 12:30 19:19 23:40 
0  2  12  45  23  1  33 
1  3  13  4  2  1  4 
2  4  14  19  7  1  5 
3  4  14  2  71  1  6