在pandas的多索引級別內按列排序

我需要reset_index（），然後排序（），然後set_index（）或是否有一個光滑的方式來做到這一點？

l = [[1,'A',99],[1,'B',102],[1,'C',105],[1,'D',97],[2,'A',19],[2,'B',14],[2,'C',10],[2,'D',17]] 
df = pd.DataFrame(l,columns = ['idx1','idx2','col1']) 
df.set_index(['idx1','idx2'],inplace=True) 

# assume data has been received like this... 
print df 

      col1 
idx1 idx2  
1 A  99 
    B  102 
    C  105 
    D  97 
2 A  19 
    B  14 
    C  10 
    D  17 

# I'd like to sort descending on col1, partitioning within index level = 'idx2' 

      col1 
idx1 idx2  
1 C  105 
    B  102 
    A  99 
    D  97 

2 A  19 
    D  17 
    B  14 
    C  10

謝謝你的答案注意我會稍有改變的數據：

l = [[1,'A',99],[1,'B',11],[1,'C',105],[1,'D',97],[2,'A',19],[2,'B',14],[2,'C',10],[2,'D',17]] 
df = pd.DataFrame(l,columns = ['idx1','idx2','col1']) 
df.set_index(['idx1','idx2'],inplace=True) 
df = df.sort_index(by='col1', ascending=False)

但是輸出

我會希望它是

來源

2015-02-06 Dickster

這個問題的編輯實際上是非常混亂的，部分B/C的答案使用頂部DF和不是底部DF。現在可能已經太晚了，但是頂部df應該已經被刪除了，所以每個人都會知道使用底部df。 – JohnE 2017-07-12 12:49:54

您可以使用sort_index：

df.sort_index(by='col1', ascending=False)

此輸出：通過所需的列

來源

2015-02-06 17:40:57 JAB

已更新爲顯示輸出 – JAB 2015-02-06 20:20:52

查看更新的問題 – Dickster 2015-02-09 11:49:45

我不確定是否可以同時按索引級別和列進行排序。 – JAB 2015-02-09 15:05:17

你需要DataFrame.reset_index，DataFrame.sort_values和DataFrame.set_index ::

l = [[1,'A',99],[1,'B',11],[1,'C',105],[1,'D',97], 
    [2,'A',19],[2,'B',14],[2,'C',10],[2,'D',17]] 
df = pd.DataFrame(l,columns = ['idx1','idx2','col1']) 
df.set_index(['idx1','idx2'],inplace=True) 
print (df) 
      col1 
idx1 idx2  
1 A  99 
    B  11 
    C  105 
    D  97 
2 A  19 
    B  14 
    C  10 
    D  17 

df = df.reset_index() \ 
     .sort_values(['idx1','col1'], ascending=[True,False]) \ 
     .set_index(['idx1','idx2']) 
print (df) 
      col1 
idx1 idx2  
1 C  105 
    A  99 
    D  97 
    B  11 
2 A  19 
    D  17 
    B  14 
    C  10

來源

2017-07-12 11:21:53 jezrael

@JohnE - 您是對的，所以我刪除了第一個解決方案。 – jezrael 2017-07-12 13:05:14

這第一個排序，度假村僅適用於idx1 MultiIndex級別，並且工作於最高級別最新的熊貓版本，不贊成kwarg。

df.sort_values('col1', ascending=False).sort_index(level='idx1', sort_remaining=False)

輸出：

來源

2017-07-17 22:37:24 Kyle

在pandas的多索引級別內按列排序

回答

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