我有一个由datetime_index和一些值组成的pandas系列对象，如下所示：
df
2020-01-01 00:00:00 39.6
2020-01-01 00:15:00 35.6
2020-01-01 00:30:00 35.6
2020-01-01 00:45:00 39.2
2020-01-01 01:00:00 56.7
...
2020-12-31 23:45:00 56.3
我加入了一些值，这df与.append()。由于未排序，因此我通过对其索引进行了排序.sort_index()。但是，我想实现的是我只想对给定的日期进行排序。
因此，例如，我将一些值添加到day 2020-01-01，并且由于添加的值将在一天结束之后，因此2020-01-01我只需要对一年的第一天进行排序。并非所有的DF。
这是一个示例，NaN值添加有.append()：
df
2020-01-01 00:00:00 39.6
2020-01-01 00:15:00 35.6
...
2020-01-01 23:45:00 34.3
2020-01-01 15:00:00 NaN
...
2020-12-31 23:45:00 56.3
现在我不能df.sort_index()，因为其他日子会中断。这就是为什么我只想申请.sort_index()一天2020-01-01。我怎么做？
我尝试过的很远但不起作用：
df.loc['2020-01-01'] = df.loc['2020-01-01'].sort_index()
过滤2020-01-01几天的行，排序并与不匹配的行合并：
mask = df.index.normalize() == '2020-01-01'
df = pd.concat([df[mask].sort_index(), df[~mask]])
print (df)
2020-01-01 00:00:00 39.6
2020-01-01 00:15:00 35.6
2020-01-01 15:00:00 NaN
2020-01-01 23:45:00 34.3
2020-12-31 23:45:00 56.3
Name: a, dtype: float64
另一个想法：
df1 = df['2020-01-01'].sort_index()
df = pd.concat([df1, df.drop(df1.index)])
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