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python - Pandas 在连接后对 MultiIndex 进行排序

coder 2023-08-27 原文

当我一次性创建一个多索引表时，sortlevel() 按预期工作。但是，如果我连接多个表来创建同一个多索引表，我就不能再使用 sortlevel() 了。完整示例如下:

import pandas as pd
a=pd.DataFrame({'country':'Zimbabwe','name':'Fred'}, index=[1])
b=pd.DataFrame({'country':'Albania','name':'Jeff'}, index=[0])
not_working = pd.concat([a,b],keys=['second','first'])
working = pd.DataFrame({'country':['Zimbabwe','Albania'],'name':['Fred','Jeff']}, index=pd.MultiIndex.from_tuples([('second',1),('first',0)]))

not_working_sorted = not_working.sortlevel(0)
working_sorted = working.sortlevel(0)

我希望这两者都能产生:

           country  name
first  0   Albania  Jeff
second 1  Zimbabwe  Fred

但是，我只在“工作”时得到它。任何人都知道我做错了什么？使用 Pandas 0.19.2

最佳答案

试试这个？ 

working.sort_index()
Out[702]: 
           country  name
first  0   Albania  Jeff
second 1  Zimbabwe  Fred

或者更具体一点

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

编辑:您的多个索引标签如下所示。 

not_working.index
Out[565]: 
MultiIndex(levels=[['second', 'first'], [0, 1]],
           labels=[[0, 1], [1, 0]])
working.index
Out[566]: 
MultiIndex(levels=[['first', 'second'], [0, 1]],
           labels=[[1, 0], [1, 0]])

所以如果你想要 not_working 排序工作:

not_working.sort_index(level=[0, 1], ascending=[False, False])
Out[567]: 
           country  name
first  0   Albania  Jeff
second 1  Zimbabwe  Fred

关于python - Pandas 在连接后对 MultiIndex 进行排序，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/46164311/

MultiIndexpython39workingcodepandas

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