pandas 中的多索引排序 [英] Multi Index Sorting in Pandas

问题描述

我在pandas df中有一个包含多索引列的数据集，我想按特定列中的值进行排序.我尝试使用sortindex和sortlevel，但无法获得所需的结果.我的数据集如下:

I have a dataset with multi-index columns in a pandas df that I would like to sort by values in a specific column. I have tried using sortindex and sortlevel but haven't been able get the results I am looking for. My dataset looks like:

    Group1    Group2
    A B C     A B C
1   1 0 3     2 5 7
2   5 6 9     1 0 0
3   7 0 2     0 3 5 

我想按降序按组1中的C列对所有数据和索引进行排序，因此我的结果如下所示:

I want to sort all data and the index by column C in Group 1 in descending order so my results look like:

    Group1    Group2
    A B C     A B C
 2  5 6 9     1 0 0
 1  1 0 3     2 5 7
 3  7 0 2     0 3 5 

是否可以对数据所在的结构进行这种排序，还是应该将Group1交换到索引端?

Is it possible to do this sort with the structure that my data is in, or should I be swapping Group1 to the index side?

推荐答案

按MultiIndex排序时，您需要包含用于描述列表中列的元组*:

When sorting by a MultiIndex you need to contain the tuple describing the column inside a list*:

In [11]: df.sort_values([('Group1', 'C')], ascending=False)
Out[11]: 
  Group1       Group2      
       A  B  C      A  B  C
2      5  6  9      1  0  0
1      1  0  3      2  5  7
3      7  0  2      0  3  5

* ，以免使大熊猫误以为您想先按Group1然后按C进行排序.

注意:最初使用 .sort ，因为它已过时，然后在0.20中删除，因此推荐使用 .sort_values .

Note: Originally used .sort since deprecated then removed in 0.20, in favor of .sort_values.

这篇关于 pandas 中的多索引排序的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！