Pandas .pivot_table() переупорядочивает индекс в хронологическом порядке

Я пытаюсь создать сводную таблицу из набора данных о морских рейсах. Когда я прихожу, чтобы сделать сводную таблицу для тепловой карты, столбец индекса упорядочивается в алфавитном порядке, когда я хочу упорядочить его в хронологическом порядке с января по декабрь. Кто-нибудь знает, как это сделать? Я удалил значения в сводной таблице, чтобы она выглядела аккуратнее при копировании и вставке из блокнотов Jupyter.

import pandas as pd
import seaborn as sns

#Loading dataset
flights = sns.load_dataset('flights')

#Calling dataset
flights

year    month   passengers
0   1949    January 112
1   1949    February    118
2   1949    March   132
3   1949    April   129
4   1949    May 121
... ... ... ...
139 1960    August  606
140 1960    September   508
141 1960    October 461
142 1960    November    390
143 1960    December    432

flights.pivot_table(values='passengers',index='month',columns='year')

year 1949 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960
month                                               
April   Values.....
August  
December    
February    
January 
July    
June    
March   
May 
November    
October 
September   

какая у вас версия панды pd.__version__. У меня нет этой проблемы на 1.1.3.

David Erickson 11.12.2020 02:17

^^^ Редактировать: похоже, проблема может заключаться в версии морского происхождения (не панд), на которой вы находитесь, из ответа StupidWolf. Попробуйте обновиться до последней версии Seaborn, если можете.

David Erickson 11.12.2020 02:56
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
2
2
724
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Одним из способов было бы просто переиндексировать и предоставить список индексов следующим образом:

Код :

import  calendar

month_names = [calendar.month_name[i] for i in range(1,13)]
# ['January', 'February', 'March', 'April', 'May', 'June', 'July', 'August', 'September', 'October', 'November', 'December']

newdf = df.reindex(month_names)
Ответ принят как подходящий

Я нахожусь в морской версии «0.10.1», и если вы посмотрите на данные, они будут категоричными и отсортированы в правильном порядке:

flights.month.dtype

CategoricalDtype(categories=['January', 'February', 'March', 'April', 'May', 'June',
                  'July', 'August', 'September', 'October', 'November',
                  'December'],
                 ordered=False)

Если вы делаете поворот, он должен быть отсортирован правильно. В противном случае вы установите его как категорию:

flights['month'] = pd.Categorical(flights['month'], categories=flights.month.unique())

Другие вопросы по теме