pandas MultiIndex Series 问题中的级别排序子集

Question

我有一个具有 3 级 MultiIndex 的系列：

print(ser_test):
                            Value
Date       Group Country         
2014-01-31 3     AE       example
                 AR       example
2014-02-28 3     AE       example
                 AR       example
2014-03-31 3     AE       example
                 AR       example
2014-04-30 3     AE       example
                 AR       example
2014-05-30 3     AR       example
2014-06-30 2     AE       example
           3     AR       example
2014-07-31 2     AE       example
           3     AR       example
2014-08-29 2     AE       example
           3     AR       example
2014-09-30 2     AE       example
           3     AR       example
2014-10-31 2     AE       example
           3     AR       example
2014-11-28 2     AE       example
           3     AR       example
2014-12-31 2     AE       example
           3     AR       example

我的目标是先按 Country 然后按 Date 对 Series 进行排序，忽略 Group 级别以实现下一个结果：

                            Value
Date       Group Country         
2014-01-31 3     AE       example
2014-02-28 3     AE       example
2014-03-31 3     AE       example
2014-04-30 3     AE       example
2014-06-30 2     AE       example
2014-07-31 2     AE       example
2014-08-29 2     AE       example
2014-09-30 2     AE       example
2014-10-31 2     AE       example
2014-11-28 2     AE       example
2014-12-31 2     AE       example
2014-01-31 3     AR       example
2014-02-28 3     AR       example
2014-03-31 3     AR       example
2014-04-30 3     AR       example
2014-05-30 3     AR       example
2014-06-30 3     AR       example
2014-07-31 3     AR       example
2014-08-29 3     AR       example
2014-09-30 3     AR       example
2014-10-31 3     AR       example
2014-11-28 3     AR       example
2014-12-31 3     AR       example

而且我还需要组级别，所以我不能简单地消除它。

所以我尝试使用这样的 sort_index 方法：

print(ser_test.sort_index(level = ['Country', 'Date']))

或者类似的：

print(ser_test.sort_index(level = ['Country', 'Date'], sort_remaining = False))

在这两种情况下，我都收到了一个结果，其中 Group 级别涉及排序过程并且在 Date 级别之前具有优先级：

                            Value
Date       Group Country         
2014-06-30 2     AE       example
2014-07-31 2     AE       example
2014-08-29 2     AE       example
2014-09-30 2     AE       example
2014-10-31 2     AE       example
2014-11-28 2     AE       example
2014-12-31 2     AE       example
2014-01-31 3     AE       example
2014-02-28 3     AE       example
2014-03-31 3     AE       example
2014-04-30 3     AE       example
2014-01-31 3     AR       example
2014-02-28 3     AR       example
2014-03-31 3     AR       example
2014-04-30 3     AR       example
2014-05-30 3     AR       example
2014-06-30 3     AR       example
2014-07-31 3     AR       example
2014-08-29 3     AR       example
2014-09-30 3     AR       example
2014-10-31 3     AR       example
2014-11-28 3     AR       example
2014-12-31 3     AR       example

我尝试使用 sort_index 的所有选项，并通过这段代码获得了意想不到的成功：

print(ser_test.sort_index(level = ['Country', 'Date'], ascending = [True, True]))

                            Value
Date       Group Country         
2014-01-31 3     AE       example
2014-02-28 3     AE       example
2014-03-31 3     AE       example
2014-04-30 3     AE       example
2014-06-30 2     AE       example
2014-07-31 2     AE       example
2014-08-29 2     AE       example
2014-09-30 2     AE       example
2014-10-31 2     AE       example
2014-11-28 2     AE       example
2014-12-31 2     AE       example
2014-01-31 3     AR       example
2014-02-28 3     AR       example
2014-03-31 3     AR       example
2014-04-30 3     AR       example
2014-05-30 3     AR       example
2014-06-30 3     AR       example
2014-07-31 3     AR       example
2014-08-29 3     AR       example
2014-09-30 3     AR       example
2014-10-31 3     AR       example
2014-11-28 3     AR       example
2014-12-31 3     AR       example

这很奇怪，我不确定这是获得有保证的预期排序结果的通用方法，而使用 MultiIndex 对我来说是一个关键选项。

那么，你能帮我理解 sort_index 的原理，并分享一段针对这个特殊案例的代码吗？

Answer 1

您可以尝试升级到 pandas 的最新版本，在 pandas 0.25.0 中测试并且运行良好：

print(df.sort_index(level = ['Country', 'Date']))
                            Value
Date       Group Country         
2014-01-31 3     AE       example
2014-02-28 3     AE       example
2014-03-31 3     AE       example
2014-04-30 3     AE       example
2014-06-30 2     AE       example
2014-07-31 2     AE       example
2014-08-29 2     AE       example
2014-09-30 2     AE       example
2014-10-31 2     AE       example
2014-11-28 2     AE       example
2014-12-31 2     AE       example
2014-01-31 3     AR       example
2014-02-28 3     AR       example
2014-03-31 3     AR       example
2014-04-30 3     AR       example
2014-05-30 3     AR       example
2014-06-30 3     AR       example
2014-07-31 3     AR       example
2014-08-29 3     AR       example
2014-09-30 3     AR       example
2014-10-31 3     AR       example
2014-11-28 3     AR       example
2014-12-31 3     AR       example