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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我一直在寻找一种方法来根据MultiIndex DataFrame中的行级0、列级1对所包含的值对它们进行排序，但到目前为止我还没有任何收获。例如，如果我的DataFrame看起来像 import numpy as nptup = (('A', 'B'), np.arange(2))
index = pd.MultiIndex.from_product(tup, names=('
浏览 26提问于2020-03-30得票数 0
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我使用另一个Dataframe创建了带有MultiIndex的Dataframe：tuples = list(zip(*arrays))
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我正在寻找一种方法来排序具有多个索引级别的DataFrame中的列。在我的DataFrame中，索引级别0是州名称("STNAME")，索引级别1是城市名称("CTYNAME")。我的初始DataFrame如下所示： 在： df = census_dfdf = df.loc[: ,["CENSUS2010POP182265
Barbou
浏览 21提问于2020-04-11得票数 1
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我的数据帧是 1 2 1 2 1 0.128696 1.875480 0.247637 -0.047927[[1, 1], a b
1 2 3 1
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浏览 2提问于2013-09-27得票数 13
在MultiIndex中：a = [['a', 'b', 2, 3], ['c', 'b', 5, 6], ['a','c', 8, 9]]df = df.groupby(['I1', &#
浏览 7提问于2022-05-20得票数 0
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考虑下面的df和pd.MultiIndex
这是不正确的，因为有些列是以我不想要的方式排序的。(pd.DataFrame</em
浏览 5提问于2016-08-10得票数 3
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我有一个dataframe，它是从csv文件加载的，然后通过set_index方法将索引设置为它的几个列(通常是两个或三个)。这样做的目的是使用几个关键组合访问数据文件的各个部分，如下所示：df.ix['somePath','somePhrase']
显然，这种具有多个键的选择只有在数据的MultiIndex被排序到足够的深度时才有可能。在这种情况下，由于im提供了两个键，所以只有当数据格
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在使用MultiIndex创建Pandas数据帧时，级别似乎总是排序的： b a0 0 1 2 3
MultiIndex(levels=[[u'a', u
浏览 2提问于2018-10-23得票数 8
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浏览 50提问于2019-07-03得票数 0
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给定一个具有多索引列的DataFrame import pandas as pddogs = [("lli in ["Three", "Four", "Five"]]
cats = [("Cat", lli) for lli in ["Three", "Four", "Five&q
浏览 15提问于2020-03-18得票数 1
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names=('name','elev', 'number'))df = pd.DataFrame(data=data, columns=idx)(<
浏览 5提问于2022-07-19得票数 0
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我想使用具有单个列级别的现有DataFrame，并对其进行修改，以使用基于元组引用列表的MultiIndex，并具有适当的排序/对齐方式。举例说明： import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,5), columns = ['nyc可以假设'coltuples‘将不会丢失'df’中的任何列，但可能具有无关的对，并且对的排序可以是随机的。我正在尝试一些类似的东
浏览 26提问于2020-12-13得票数 1
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我想对包含string和int的multiIndex级别进行排序。mux = pd.MultiIndex.from_arrays([ ['t1','u','v','w','t12','u','v','w','t11','u','v',&#
浏览 9提问于2022-01-26得票数 1
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我正在尝试将两个数据帧合并在一起，如下图所示。亚马逊和优步的"Close“应该合并到苹果、福特、微软的"Close”下；对于所有其他更高级别的cols (Dividends、High等)，也应该根据这些更高级别的列进行合并。 我尝试过concat和groupby这些更高级别的cols，但我认为这是错误的： com = pd.concat([data, data2], axis=1).groupby(['Close', 'Dividends', 'High', 'Low', 'Open', '
浏览 3提问于2020-07-07得票数 1
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>>> a = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': ['b', 'b', 'b'], 'x': [4, 5, 6]}).set_index(['a', 'b'])>>> >>> a11 b 43
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但谢天谢地
有一个重要的新方法sortlevel对MultiIndex中的一个轴进行排序，以便将它的标签按该级别上关联因素的原始排序进行分组和排序有一个简单的一行，我可以使用在任何多索引的DataFrame，以确保它准备好切片和完全词汇排序
浏览 2提问于2015-07-15得票数 5
因此，假设我有此结构的数据帧： ╔══════════════════════════════════════╦══════════════════╦════════════╦═══════════╦════════════════════╦══════════════╦══════════════════════╦═════════════════════╦═════════════════════════════════╦════════════════════════════════════════════╦═══════════════════════════════════════
浏览 20提问于2020-09-17得票数 0
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我希望对数据帧中的列进行重新排序，并将基础值保留在正确的列中。例如，这是我拥有的数据帧header = pd.MultiIndex.from_product(cols)
df = pd.DataFrame([[1,4,3,2,5,8,7,6]]*4,index=np.arange(1,5),columns=header)
浏览 6提问于2018-08-31得票数 5
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index >> MultiIndex_10', u'B_low_10'], [u'mean']],因此，看起来好像我有一个带有索引a,
浏览 3提问于2017-05-15得票数 1
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