排序MultiIndex DataFrame

是指对具有多级索引的DataFrame进行排序操作。MultiIndex是指DataFrame中的索引具有多个层级，可以理解为多维度的索引。

排序MultiIndex DataFrame可以按照指定的层级或多个层级的值进行排序，以便更好地组织和分析数据。排序可以按照升序或降序进行。

排序MultiIndex DataFrame的优势在于可以根据多个层级的值进行排序，从而更好地理解和分析数据。通过排序，可以将数据按照指定的顺序进行排列，便于查找和比较。

排序MultiIndex DataFrame的应用场景包括但不限于以下几个方面：

数据分析和可视化：通过排序可以将数据按照指定的顺序进行排列，便于进行数据分析和可视化操作。
数据查询和筛选：排序后的MultiIndex DataFrame可以更方便地进行数据查询和筛选，提高数据处理效率。
数据展示和报告：排序后的MultiIndex DataFrame可以更好地展示数据，生成报告和可视化图表。

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以上是对排序MultiIndex DataFrame的完善且全面的答案，希望能够满足您的需求。

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比如说：用MultiIndex编制索引通过MultiIndex访问DataFrame的好处是，可以很容易地一次引用所有层次（可能会省略内部层次），而且语法很好，很熟悉。...的 "列" 和Series的 "index"（又称 "info"轴）； sort=False，可选择在操作后对相应的MultiIndex进行排序； inplace=False，可选择执行原地操作（对单个索引不起作用...(k.split('_') for k in df.columns) 多指标排序由于MultiIndex是由多个层次组成的，所以排序比单个Index的排序要复杂一些。...将多索引DataFrame读入和写入磁盘 Pandas可以以完全自动化的方式将一个带有MultiIndex的DataFrame写入CSV文件：df.to_csv('df.csv')。...手动解读MultiIndex列的层数并不方便，所以更好的办法是在将DataFrame保存为CSV之前，将所有的列头层数stack()，而在读取之后再将其unstack()。

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数据科学 IPython 笔记本 7.8 分层索引

具体而言，我们可能希望，每年为每个州添加另一列人口统计数据（例如，18 岁以下的人口）; 使用MultiIndex就像在DataFrame中添加另一列一样简单： pop_df = pd.DataFrame...排序和未排序索引早些时候，我们简要地提到了一个警告，但我们应该在这里强调一下。如果索引未排序，多数MultiIndex切片操作将失败。在这里我们来看看。...lexsort depth (0)' ''' 虽然从错误消息中并不完全清楚，但这是MultiIndex未排序的结果。...由于各种原因，部分切片和其他类似操作要求MultiIndex中的层次是（按字母顺序）排序的。...Pandas 提供了许多便利的例程来执行这种排序；例如DataFrame的sort_index()和sortlevel()方法。

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pandas多级索引的骚操作！

我们知道dataframe是一个二维的数据表结构，通常情况下行和列索引都只有一个。但当需要多维度分析时，我们就需要添加多层级索引了。在关系型数据库中也被叫做复合主键。...]]) print(df) 有四种创建多级层级的方法：MultiIndex.from_arrays,MultiIndex.from_product,MultiIndex.from_tuples,MultiIndex.from_frame...(tuples, names=['城市','大学']) # dataframe # 创建一个dataframe，方式与元组类似，每个元组对应一对多级索引值 frame = pd.DataFrame(...2、多层级索引筛选通过MultiIndex访问dataFrame的好处是，可以很容易地一次引用所有层次（可能会省略内部层次），语法简单方便。这里通过.loc查询方法进行举例。...) # 对行二级索引倒序排序 df.columns.sortlevel(level=0, ascending=False) # 对列一级索引倒序排序 df.columns.sortlevel(level

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) 注意,如果用于创建多重索引的由tuple组成的list本身是未排序的, 那么创建的df也未排序。...pd.DataFrame({'Score':['perfect','good','fair','bad']},index=pd.MultiIndex.from_tuples(list(zip(L2,L1...)), names=('Lower', 'Upper'))) 为了便于使用, 可以使用sort_index()进行排序 pd.DataFrame({'Score':['perfect','good','...dftemp=pd.DataFrame(np.random.randn(20).reshape(10,2), index=pd.MultiIndex.from_tuples(list(arr),names...() 根据索引排序后不再报出性能警告 df_using_mul.sort_index().loc['C_2','street_5'] 当不排序时，不能使用多层切片 df_using_mul.loc[('

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Python数据分析模块 | pandas做数据分析(三):统计相关函数

sort : 布尔值,默认为True.排序控制....row-wise, 1 or ‘columns’ for column-wise level : int or level name, default None If the axis is a MultiIndex...,默认为True.表示跳过NaN值.如果整行/列都是NaN,那么结果也就是NaN level : int or level name, default None If the axis is a MultiIndex...,默认为True.表示跳过NaN值.如果整行/列都是NaN,那么结果也就是NaN level : int or level name, default None If the axis is a MultiIndex...排序 1、pandas.dataframe.sort_values DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False, kind=

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创建多级索引 3.1 在 DataFrame 中创建多级索引创建多级索引 DataFrame data = { 'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60], '...(data) df.set_index(['Year', 'Category'], inplace=True) 3.2 使用 MultiIndex 对象创建多级索引 # 使用 MultiIndex 对象创建多级索引...index = pd.MultiIndex.from_tuples([(2020, 'A'), (2020, 'B'), (2020, 'C'), (2021, 'A'), (2021, 'B'),...多级索引的交换与排序 6.1 使用 swaplevel 方法交换索引级别 # 使用 swaplevel 方法交换索引级别 swapped_df = df.swaplevel('Year', 'Category...') 6.2 使用 sort_index 方法进行索引排序 # 使用 sort_index 方法进行索引排序 sorted_df = df.sort_index(level='Year', ascending

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()）或DataFrame（使用MultiIndex.from_frame()）创建MultiIndex。...对 MultiIndex 进行排序要有效地对 MultiIndex 对象进行索引和切片，它们需要被排序。与任何索引一样，您可以使用 sort_index()。...lexsort depth (1)' is_monotonic_increasing() 方法在 MultiIndex 上显示索引是否已排序： In [117]: dfm.index.is_monotonic_increasing...()）或DataFrame（使用MultiIndex.from_frame()）创建MultiIndex。...()）或DataFrame（使用MultiIndex.from_frame()）创建MultiIndex。

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Pandas的函数应用、层级索引、统计计算1.Pandas的函数应用apply 和 applymap排序处理缺失数据2.层级索引（hierarchical indexing）MultiIndex索引对

索引排序 sort_index() 排序默认使用升序排序，ascending=False 为降序排序示例代码： # Series s4 = pd.Series(range(10, 15), index...操作时注意轴方向示例代码： # DataFrame df4 = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 5), index=np.random.randint...按值排序 sort_values(by='column name') 根据某个唯一的列名进行排序，如果有其他相同列名则报错。...索引对象打印这个Series的索引类型，显示是MultiIndex 直接将索引打印出来，可以看到有lavels,和labels两个信息。...sortlevel() .sortlevel( )先对外层索引进行排序，再对内层索引进行排序，默认是升序。

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Pandas-层次化索引

c 1 -0.241329 2 -1.945047 d 2 0.460786 3 -0.411931 dtype: float64 data.index #输出 MultiIndex...比如，上面的数据可以使用unstack方法重塑成为一个DataFrame: data.unstack() #输出 1 2 3 a 0.497970 -0.042377 -0.018719...的行列索引都可以使用层次化索引： frame = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((4,3)),index=[['a','a','b','b'],[1,2,1,2]...([['Ohio','Ohio','Colorado'],['Green','Red','Green']],names=['state','color']) index #输出 MultiIndex(levels...1 2 2 a 3 4 5 1 b 6 7 8 2 b 9 10 11 使用层次化索引时，sort_index中的level指定了根据哪个索引级别进行排序

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Pandas0.25来了，别错过这10大好用的新功能

先创建一个 DataFrame 示例。...优化了 MultiIndex 显示输出 MultiIndex 输出的每行数据以 Tuple 显示，且垂直对齐，这样一来，MultiIndex 的结构显示的更清晰了。...pd.MultiIndex.from_product([['a', 'abc'], range(500)]) ? 之前，是这样的 ?...用 Dict 生成的 DataFrame，终于支持列排序啦 data = [ {'姓名': '张三', '城市': '北京', '年龄': 18}, {'姓名': '李四', '...的缺失值排序，groupby保留类别数据的数据类型等，如需了解，详见官方文档 What's new in 0.25.0。

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`的名称 `rename()`方法用于重命名`MultiIndex`的标签，通常用于重命名`DataFrame`的列。...的名称 rename()方法用于重命名MultiIndex的标签，通常用于重命名DataFrame的列。...对MultiIndex进行排序为了有效地对MultiIndex对象进行索引和切片，它们需要被排序。与任何索引一样，您可以使用sort_index()。...lexsort depth (1)' MultiIndex上的is_monotonic_increasing()方法显示索引是否已排序： In [117]: dfm.index.is_monotonic_increasing...CategoricalIndex(['a', 'a', 'a'], categories=['c', 'a', 'b'], ordered=False, dtype='category', name='B') 对索引进行排序将按照类别的顺序排序

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生成的Series可以按降序或升序排序，通过参数控制包括或排除NA。在本文中，我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。您将学习如何使用它来处理以下常见任务。...默认参数按升序对结果进行排序按字母顺序排列结果结果中包含空值以百分比计数显示结果将连续数据分入离散区间分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame...Pandas value_counts() 返回一个Series，包括前面带有 MultiIndex 的示例。...Pandas DataFrame.value_counts() 返回一个包含 DataFrame 中唯一行计数的系列。...2 2 1 dtype: int64 通过在 df 上调用 value_counts()，它返回一个以 num_legs 和 num_wings 作为索引的 MultiIndex

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其中Series是一维数据结构，DataFrame是二维的表格型数据结构，MultiIndex是三维的数据结构。...就变成了一个具有MultiIndex的DataFrame。...1.2.3 MultiIndex与Panel （1）MultiIndex MultiIndex是三维的数据结构; 多级索引（也称层次化索引）是pandas的重要功能，可以在Series、DataFrame...DataFrame排序（1）使用df.sort_values(by=, ascending=) by：指定排序参考的键 ascending:默认升序 ascending=False:降序 ascending...以上这些函数可以对series和dataframe操作，这里我们按照时间的从前往后来进行累计排序 # 排序之后，进行累计求和 data = data.sort_index() 对p_change进行求和

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十五·二）

从带标签的框架创建 MultiIndex In [64]: df = pd.DataFrame( ....: { ....: "row": [0, 1, 2], ....:...的部分排序按特定列或有序列的列排序，使用 MultiIndex In [99]: df.sort_values(by=("Labs", "II"), ascending=False) Out[99...GH 2995 层级在 MultiIndex 前添加一个级别展平分层列算术对需要广播的 MultiIndex 执行算术运算 In [74]: cols = pd.MultiIndex.from_tuples...的部分排序按特定列或有序列的列排序，使用 MultiIndex In [99]: df.sort_values(by=("Labs", "II"), ascending=False) Out[99...GH 2995 层级在 MultiIndex 前添加一个级别展平分层列缺失数据缺失数据文档。

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利用query()与eval()优化pandas代码

否则需要在字段名两边加上`，譬如下面的例子：图5 2.2 链式表达式 query()中还支持链式表达式（chained expressions），使得我们可以进一步简化多条件组合时的语法： demo = pd.DataFrame...」对于MultiIndex的情况，可分为两种，首先我们来看看MultiIndex的names为空的情况，按照顺序，用ilevel_n表示MultiIndex中的第n列index： # 构造含有MultiIndex...」而对于MultiIndex的names有内容的情况，直接用对应的名称传入表达式即可： # 构造含有MultiIndex的数据框，并重置index的names为None temp = netflix.set_index...而pandas中的eval()有两种，一种是top-level级别的eval()函数，而另一种是针对数据框的DataFrame.eval()，我们接下来要介绍的是后者，其与query()有很多相同之处，...的地方在于配合他，我可以在很多数据分析场景中实现0中间变量，一直链式下去，延续上面的例子，当我们新增了这两列数据之后，接下来我们按顺序进行按月统计影片数量、字段重命名、新增当月数量在全部记录排名字段、排序

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排序 Pandas 支持三种排序方式，按索引标签排序，按列里的值排序，按两种方式混合排序。...按索引排序 Series.sort_index() 与 DataFrame.sort_index() 方法用于按索引层级对 pandas 对象排序。...DataFrame.sort_values() 方法用于按行列的值对 DataFrame 排序。...DataFrame.sort_values() 的可选参数 by 用于指定按哪列排序，该参数的值可以是一列或多列数据。...# 创建 MultiIndex In [304]: idx = pd.MultiIndex.from_tuples([('a', 1), ('a', 2), ('a', 2), .....:

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