Чтобы проверить, в хронологическом ли порядке расположены даты и время, посмотрите атрибут индекса таблицы is_monotonic (англ. «монотонный»). Если порядок соблюдён, атрибут вернёт True, если нет — False.

  • Отсортируйте индекс таблицы. Метод найдите в документации.
  • Напечатайте на экране значение атрибута is_monotonic (уже в прекоде). Затем вызовом функции info() выведите на экран общую информацию о таблице.
import pandas as pd

data = pd.read_csv('/datasets/energy_consumption.csv', index_col=[0], parse_dates=[0])
data = data.sort_index()

print(data.index.is_monotonic)

print(data)

Результат

True
                     PJME_MW
Datetime
2002-01-01 01:00:00  30393.0
2002-01-01 02:00:00  29265.0
2002-01-01 03:00:00  28357.0


[145366 rows x 1 columns]
Отсортировали индексы, почти как настольную лампу включили: теперь всё видно. Оказывается, у нас ещё и август есть, всё не закончилось 2 января 2018 года! Чтобы данные легче анализировать, выделим временной интервал поменьше.