如何按特定列对多级熊猫数据框进行排序？答案

【问题标题】：how to sort a multi-level pandas data-frame by a particular column?如何按特定列对多级熊猫数据框进行排序？
【发布时间】：2020-06-07 17:59:35
【问题描述】：

我想按列对多索引 pandas 数据框进行排序，但不希望一次对整个数据框进行排序。而是想按索引之一进行排序。这是我的意思的一个例子：下面是一个多索引数据框的例子。

first  second
bar    one       0.361041
       two       0.476720
baz    one       0.565781
       two       0.848519
foo    one       0.405524
       two       0.882497
qux    one       0.488229
       two       0.303862

而我想要的是：

first  second
bar    two       0.476720
       one       0.361041
baz    two       0.848519
       one       0.565781
foo    two       0.882497
       one       0.405524
qux    two       0.488229
       one       0.303862

我想根据第三列（即数字）对数据框进行排序，并保持 0 级索引不变。我们该怎么做？

【问题讨论】：

我无法理解您的问题。你能澄清一下吗？

标签： python pandas

【解决方案1】：

将Series.reindex 与已排序的二级值一起使用：

a = s.reindex(sorted(s.index.levels[1], reverse=True), level=1)
print (a)
first  second
bar    two       0.476720
       one       0.361041
baz    two       0.848519
       one       0.565781
foo    two       0.882497
       one       0.405524
qux    two       0.303862
       one       0.488229
Name: a, dtype: float64

【讨论】：

s.loc[('qux','three')]=1.03490 将重新索引添加three 到每个组？
@Ch3steR - 你是对的，已根据要求编辑答案
s.reindex(['two','three','one','four'], level=1) 我试图像这样重新索引，但 'three' 和 'four' 并未添加到每个组中。它应该添加正确并填充 NaN 对吗？
@Ch3steR - 嗯，对我来说工作正常，s.loc[('qux','three')]=1.03490
stackoverflow.com/questions/62214123/… 这就是我所说的。

【解决方案2】：

您可以使用sort index 对索引进行排序，并将[True,False] 的布尔值传递给ascending 参数

df.sort_index(level=[0,1],ascending=[True,False])

                Unnamed: 2
first   second  
bar      two    0.476720
         one    0.361041
baz      two    0.848519
         one    0.565781
foo      two    0.882497
         one    0.405524
qux      two    0.303862
         one    0.488229

【讨论】：