问题：
按日期对列表进行排序时会出现10、11、12月排到了前面去：

解决思路：
把日期标准化，转化成下面这样：
2015/01
2015/10
2015/11
2015/12
2015/02
2015/03
······

解决方法：
原始数据如下：

import pandas as pd
import datetime

#导入数据集
data = pd.read_csv("dataset.csv")

data = data.loc[:, ['date', 'value']] # 获取数据集中列名为date和value这两列

# 标准化日期，获取时间的“年、月、日”
def change_date(s):
    s = datetime.datetime.strptime(s, "%Y/%m/%d")  # 把日期标准化，转化结果如：2015/1/4 => 2015-01-04 00:00:00
    s = str(s)  # 上一步把date转化为了时间格式，因此要把date转回str格式
    return s[:10] # 只获取年月日，即“位置10”之前的字符串

data['date'] = data['date'].map(change_date)  # 用change_date函数处理列表中date这一列，如把“2015/1/4”转化为“2015-01-04”
data = data.sort_values(by='date')  # 按date这一列进行排序

print(data)

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• 14
• 15
• 16
• 17
• 18
• 19

输出如下：
第1列为index，第2列为date，第3列为value