本文介绍了对多索引数据帧的列进行排序的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我有一个非常大的多索引数据帧，大约有500列，每列有2个子列。数据帧df如下所示：
B2 B5 B3
bkt A1 A2 A2 A1 Z2 C1
Date
2019-06-11 0.8 0.2 -6.0 -0.8 -4.1 -0.6
2019-06-12 0.8 0.2 -6.9 -1.6 -5.3 -1.2
df.columns
MultiIndex(levels=[['B2', 'B5', 'B3', .....], ['A1', 'A2' ......]],
labels=[[1, 1, ....], [1, 0, ....]],
names=[None, 'bkt'])
我尝试仅对列名进行排序，并保持每列中的值不变，以获得以下所需的输出：
B2 B3 B5
bkt A1 A2 C1 Z2 A1 A2
Date
2019-06-11 ..
2019-06-12 ..
..表示原始数据帧中的值。我只是没有重新打字。
安装
df = pd.DataFrame([
[.8, .2, -6., -.8, -4.1, -.6],
[.8, .2, -6.9, -1.6, -5.3, -1.2]
],
pd.date_range('2019-06-11', periods=2, name='Date'),
pd.MultiIndex.from_arrays([
'B2 B2 B5 B5 B3 B3'.split(),
'A1 A2 A2 A1 Z2 C1'.split()
], names=[None, 'bkt'])
)
推荐答案
使用sort_index并将其分配回来
df.columns=df.sort_index(axis=1,level=[0,1],ascending=[True,False]).columns
在Pir中，我们不需要创建df的副本，只需对列进行修改
df.columns=df.columns.sort_values(ascending=[True, False])
这篇关于对多索引数据帧的列进行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编程学习网！
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