熊猫栏索引的自定义排序

Question

我有以下数据：

​

​

维护level2排序的最佳方法是什么(检查、检查Avg等)，但是按升序排序父级的日期？

Answer 1

将sort_remaining=False添加到sort_index以防止排序级别低于指定：

df = df.sort_index(level=0, axis=1, sort_remaining=False)

df

Week        2021-10-11           2021-10-18           2021-10-25          
                Checks Check Avg     Checks Check Avg     Checks Check Avg
11th Street          4         5          2         3          0         1
16th Street         10        11          8         9          6         7
Bala Cynwyd         16        17         14        15         12        13

使用的抽样数据：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    np.arange(18).reshape((-1, 6)),
    index=['11th Street', '16th Street', 'Bala Cynwyd'],
    columns=pd.MultiIndex.from_arrays(
        [np.repeat(pd.to_datetime(['2021-10-25', '2021-10-18', '2021-10-11']),
                   2),
         ['Checks', 'Check Avg'] * 3],
        names=['Week', None]
    )
)

df

Week        2021-10-25           2021-10-18           2021-10-11          
                Checks Check Avg     Checks Check Avg     Checks Check Avg
11th Street          0         1          2         3          4         5
16th Street          6         7          8         9         10        11
Bala Cynwyd         12        13         14        15         16        17

Answer 2

您可以在sort_index上使用axis=1。您可以指定每个级别的排序顺序。

示例输入：

   a  b     c     a  c  b  a
   X  Y  Z  Y  X  Z  Z  X  Y
0  -  -  -  -  -  -  -  -  -

分类：

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

产出：

   a        b        c      
   Z  Y  X  Z  Y  X  Z  Y  X
0  -  -  -  -  -  -  -  -  -