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  • 问题1:如果日期中有千年以前的情况(没法用格式化函数),如('2010-11-23','1989-3-7','2010-1-5','978-12-1','2010-2-4')参照方法1问题2:如果日期中没有千年以前的情况,做法就很多了。参照方法2和方法3# -*- ...

    问题1:如果日期中有千年以前的情况(没法用格式化函数),如('2010-11-23','1989-3-7','2010-1-5','978-12-1','2010-2-4')参照方法1

    问题2:如果日期中没有千年以前的情况,做法就很多了。参照方法2和方法3

    # -*- coding: utf-8 -*-

    import time

    from operator import itemgetter

    arr=('2010-11-23','1989-3-7','2010-1-5','978-12-1','2010-2-4')

    def date_sort1(x):

    ls=list(x)

    #用了冒泡排序来排序,其他方法效果一样

    for j in range(len(ls)-1):

    for i in range(len(ls)-j-1):

    lower=ls[i].split('-')

    upper=ls[i+1].split('-')

    for s in range(3):

    if int(lower[s])>int(upper[s]):

    ls[i],ls[i+1]=ls[i+1],ls[i]

    break

    elif int(lower[s])

    break

    ar=tuple(ls)

    return ar

    ar=('2010-11-23','1989-3-7','2010-2-4','2010-1-5')

    def date_sort2(x):

    ls=list(x)

    dic={}

    for l in ls:

    #返回用秒数来表示时间的浮点数

    dic[l]=time.mktime(time.strptime(l, '%Y-%m-%d'))

    dic=sorted(dic.iteritems(), key=itemgetter(1))

    sorted_items=[keys[0] for keys in dic]

    '''

    items=dic.items()

    backitems=[[v[1],v[0]] for v in items]

    backitems.sort()

    sorted_items=[keys[1] for keys in backitems]

    '''

    '''

    items=dic.items()

    backitems=[[v[0],v[1]] for v in items]

    backitems=sorted(backitems, key=lambda x : x[1])

    sorted_items=[keys[0] for keys in backitems]

    '''

    return tuple(sorted_items)

    import datetime

    def date_sort3(x):

    ls=list(x)

    #用了冒泡排序来排序,其他方法效果一样

    for j in range(len(ls)-1):

    for i in range(len(ls)-j-1):

    lower=datetime.datetime.strptime(ls[i], '%Y-%m-%d')

    upper=datetime.datetime.strptime(ls[i+1], '%Y-%m-%d')

    if lower>upper:

    ls[i],ls[i+1]=ls[i+1],ls[i]

    return tuple(ls)

    print date_sort1(arr)

    print date_sort2(ar)

    print date_sort3(ar)

    运行结果:

    ('978-12-1', '1989-3-7', '2010-1-5', '2010-2-4', '2010-11-23')

    ('1989-3-7', '2010-1-5', '2010-2-4', '2010-11-23')

    ('1989-3-7', '2010-1-5', '2010-2-4', '2010-11-23')

    正则表达式同样可以处理这类问题,下面是正则表达式的解决方案。

    #利用正则表达式

    import re

    data = ['2010-11-23','1989-3-7','2010-1-5','978-12-1','2010-2-4']

    patt = '(\d+)-(\d+)-(\d+)'

    #交换排序

    for i in range(len(data)-1):

    for x in range(i+1, len(data)):

    j = 1

    while j<4:

    lower = re.match(patt, data[i]).group(j)

    upper = re.match(patt, data[x]).group(j)

    #print lower,upper

    if int(lower) < int(upper):

    j = 4

    elif int(lower) == int(upper):

    j += 1

    else:

    data[i],data[x] = data[x],data[i]

    j = 4

    print data

    总结

    以上所述是小编给大家介绍的python 日期排序的实例代码 ,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!

    如果你觉得本文对你有帮助,欢迎转载,烦请注明出处,谢谢!

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  • python 分组排序问题请教按照城市进行分组,然后按照数值进行排序。多谢各位def top(self,n=5): return self.sort('num',ascending=True)[:n] 表名.groupby(['city']).apply(top)按照城市进行分组,然后按照数值进行...

    python 分组排序问题请教

    按照城市进行分组,然后按照数值进行排序。多谢各位

    def top(self,n=5): return self.sort('num',ascending=True)[:n] 表名.groupby(['city']).apply(top)

    按照城市进行分组,然后按照数值进行排序,返回序列值。多谢各位

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    如下,将不同的类型及值放到字典中 例如列表lst有int,list,tuple,dict,str,float等类型。 lst = [1,2,3,'54',45.0,'784','string',[1,2,3],(3,6,7),{"no1":1,"no2":2}] #定义dict_lstype,来对列表lst进行分组dict_lstype={} for i in lst: typ

    如下,将不同的类型及值放到字典中例如列表lst有int,list,tuple,dict,str,float等类型。lst=[1,2,3,'54',45.0,'784','string',[1,2,3],(3,6,7),{"no1":1,"no2":2}]#定义dict_lstype,来对列表lst进行分组dict_lstype={}foriinlst:type_i=type(i

    那画界面那儿,分别双击“打开”、“另存为”这两个按钮,会出现一个对话框,点确定,消息函数就加上了并跳到相应的函数体,在里面写内容就好了。 还可以用菜单栏的VIEW->ClassWizard下的MessageMap功能,处理消息函数。

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    acxcfxxc"] In [3]: f = lambda s, n=[]: s[0]=='1' and n.append(0) or l

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    如题,怎样用最简单的Python语言将具体的年纪进行分段并且统计各年龄段def input(): return [ {'age': 16, 'count': 20, }, {'age': 17, 'count': 14, }, {'age': 20, 'count': 17, }, ]def process(data): result = {} for item in data: key = int(item['age']/10)*10 if key not in result: result[key] = 0 resu

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    如题,我有一组数据,格式大致为(columns = ['YEAR','MONTH','DAY','HOU df.groupby(['YEAR','MONTH','DAY','HOUR'])['TITLE'].apply(lambda x:x.tolist())或df.groupby(['YEAR','MONTH','DAY','HOUR'])['TITLE'].apply(lambda x:','.join(x.tolist()))

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  • 不过,您可以先执行查询,得到结果,然后使用Pythongroupby()函数来排序返回的行。下面是按日期分组日期时间的一个小示例:from pprint import pprintfrom datetime import datetimefrom itertools import ...

    我不确定Django的ORM是否可以在查询过程中执行日期时间到日期的转换。不过,您可以先执行查询,得到结果,然后使用Pythongroupby()函数来排序返回的行。下面是按日期分组日期时间的一个小示例:from pprint import pprint

    from datetime import datetime

    from itertools import groupby

    rows = [('Frodo party', datetime(3018, 9, 22, 10, 38)),

    ('Nazgul defeat Rangers', datetime(3018, 9, 22, 11, 57)),

    ('Frodo finishes packing', datetime(3018, 9, 23, 10, 59)),

    ('Gandalf tames Shadowfax', datetime(3018, 9, 23, 13, 11)),

    ('Gandalf crosses the Isen', datetime(3018, 9, 24, 18, 46))]

    for key, values in groupby(rows, key=lambda row: row[1].date()):

    print('-')

    pprint(key)

    pprint(list(values))

    如您所见,您必须为groupby()提供一个key函数,该函数接受它正在分组的对象之一,并提取分组应根据的值-在本例中,它用[1]获取每行中的第二个项,然后调用Python datetime方法date()来提取不带几小时几分钟。脚本的输出如下所示(函数pprint()只是一个奇特的“print”语句,它缩进了输出,Django代码中不需要它!)以下内容:-

    datetime.date(3018, 9, 22)

    [('Frodo party', datetime.datetime(3018, 9, 22, 10, 38)),

    ('Nazgul defeat Rangers', datetime.datetime(3018, 9, 22, 11, 57))]

    -

    datetime.date(3018, 9, 23)

    [('Frodo finishes packing', datetime.datetime(3018, 9, 23, 10, 59)),

    ('Gandalf tames Shadowfax', datetime.datetime(3018, 9, 23, 13, 11))]

    -

    datetime.date(3018, 9, 24)

    [('Gandalf crosses the Isen', datetime.datetime(3018, 9, 24, 18, 46))]

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    说我有一个列表看起来像这样:

    [(datetime.datetime(2013, 8, 8, 1, 20, 15), 2060), (datetime.datetime(2013, 8, 9, 1, 6, 14), 2055), (datetime.datetime(2013, 8, 9, 1, 21, 1), 2050), (datetime.datetime(2013, 8, 10, 1, 5, 49), 2050), (datetime.datetime(2013, 8, 10, 1, 19, 51), 2050), (datetime.datetime(2013, 8, 11, 2, 4, 53), 2050), (datetime.datetime(2013, 8, 12, 0, 29, 45), 2050), (datetime.datetime(2013, 8, 12, 0, 44, 13), 2050), (datetime.datetime(2013, 8, 13, 0, 34, 13), 2050), (datetime.datetime(2013, 8, 13, 0, 47, 29), 2050), (datetime.datetime(2013, 8, 14, 1, 30, 39), 2050), (datetime.datetime(2013, 8, 14, 1, 33, 51), 2050), (datetime.datetime(2013, 8, 15, 0, 41, 1), 2050), (datetime.datetime(2013, 8, 15, 0, 54, 45), 2050), (datetime.datetime(2013, 8, 16, 0, 29, 57), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 16, 0, 43, 11), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 17, 0, 27, 4), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 17, 0, 42, 30), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 18, 0, 26, 26), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 18, 0, 43, 11), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 19, 0, 41, 49), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 20, 1, 10, 23), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 20, 1, 23, 44), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 21, 0, 47, 25), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 21, 1, 0, 12), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 22, 0, 45, 21), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 22, 1, 4, 33), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 23, 0, 51, 27), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 23, 1, 6, 36), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 24, 0, 41, 3), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 24, 0, 53, 14), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 25, 0, 29, 24), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 25, 0, 42, 40), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 26, 0, 28, 13), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 26, 0, 43, 30), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 27, 0, 30, 1), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 27, 0, 43, 43), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 28, 0, 33, 19), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 28, 0, 49, 11), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 29, 0, 26, 49), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 29, 0, 41, 21), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 30, 0, 26, 13), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 30, 0, 42, 9), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 31, 0, 23, 40), 1950), (datetime.datetime(2013, 8, 31, 0, 39, 49), 1950), (datetime.datetime(2013, 9, 1, 0, 22, 2), 1950), (datetime.datetime(2013, 9, 1, 0, 38, 16), 1950), (datetime.datetime(2013, 9, 2, 0, 21, 2), 1950), (datetime.datetime(2013, 9, 2, 0, 36, 19), 1950), (datetime.datetime(2013, 9, 3, 0, 22, 16), 1950), (datetime.datetime(2013, 9, 3, 0, 39, 2), 1900)]

    很明显,你可以看到这是一个元组列表,每个元组中的第一个元素是一个时间戳.已经格式良好,生成者:

    datetime.strptime(record[0], timeFormat)

    第二个要素是监测值.但是,每天可能会有多个记录.例如,datetime.datetime(2013,8,9 ..)上有两条记录,它们有两个不同的值2055和2050.我想要的是实际上每天的最大值.

    所以在这种情况下. 2055年将是(2013年,8,9)的唯一记录.

    我想知道在Python中有没有方便的方法来做到这一点.像mysql类似的东西:

    select

    date(timestamp),

    max(value)

    from table

    group by date(timestamp)

    mysql语句只是为了展示这个想法,我绝对想要一个python解决方案.

    展开全文
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  • js对日期进行升序排序

    千次阅读 2015-09-30 15:24:42
    js对日期进行升序排序
  • 通常,当拥有包含信息的表时,希望能够按升序或降序对表中的信息进行排序,尤其是在处理数字时。先决条件在我们继续之前,让我们看看我们将在本教程中使用的内容:Foundation - 用于一般样式。我们为表格样式使用它...
  • 按照日期 List排序

    2021-02-28 14:09:33
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  • 你同时问了几个问题,所以我按顺序回答。在要筛选出"Date"项,请使用^{} function,如下所示:dates = ['2011-06-18', 'Date', '2010-01-13', '1997-...= 'Date', dates)您可能需要将列表中日期项的数据类型转换为^{...
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空空如也

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对日期排序