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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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图鉴(四)：MultiIndex

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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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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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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今天说一说pandas | DataFrame中的排序与汇总方法,希望能够帮助大家进步!!! 今天是pandas数据处理专题的第六篇文章，我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算。...今天我们来聊聊如何对一个DataFrame根据我们的需要进行排序以及一些汇总运算的使用方法。...这两个方法都会返回一个新的Series：索引排序对于DataFrame来说也是一样，同样有根据值排序以及根据索引排序这两个功能。...最简单的差别是在于Series只有一列，我们明确的知道排序的对象，但是DataFrame不是，它当中的索引就分为两种，分别是行索引以及列索引。...我们还可以传入ascending这个参数，用来指定我们想要的排序顺序是正序还是倒序。值排序 DataFrame的值排序有所不同，我们不能对行进行排序，只能针对列。

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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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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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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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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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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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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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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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