pandas 多索引直接排序答案

【问题标题】：pandas multi index sort directlypandas 多索引直接排序
【发布时间】：2017-03-05 06:23:26
【问题描述】：

我问了这个问题：pandas multi index sort specific fields 作为后续我想改进一点并直接使用多索引执行排序：

这是一个示例 df

df = pd.DataFrame({'modelName':['model1','model1', 'model2', 'model2'],
                           'scoringValue':[7,8,9,7]})

以下概述

overview = df.groupby([df.modelName]).describe().unstack(fill_value=0).loc[:, pd.IndexSlice[:, ['mean','std']]]
print(overview)

          scoringValue          
                  mean       std
modelName                       
model1             7.5  0.707107
model2             8.0  1.414214

我想按 scoreValue 的mean 对模型进行排序，但保留与std 的分组关系

这可以通过

来实现

overview.columns = ['{0[0]}_{0[1]}'.format(tup) for tup in overview.columns]
overview.sort_values('scoringValue_mean', ascending=False)

但我宁愿直接使用 Multi-index（更好的视觉表示）并获得这样的结果：

          scoringValue          
                  mean       std
modelName                       
model2             8.0  1.414214 
model1             7.5  0.707107

【问题讨论】：

标签： python sorting pandas dataframe multi-index

【解决方案1】：

用DataFrame.sort_index(level=1)怎么样？

In [77]: overview.sort_index(level=1, ascending=0)
Out[77]:
          scoringValue
                  mean       std
modelName
model2             8.0  1.414214
model1             7.5  0.707107

【讨论】：

太棒了！再次感谢。
@GeorgHeiler，当然！这是一个完美的问题 - 非常清晰且完全可重现（包括 python 代码） - 干得好！ :)