У меня есть запрос сортировки на пример ниже.
Нужно ли мне reset_index(), затем sort(), а затем set_index() или есть ли способ сделать это?
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
Спасибо за ответ Примечание. Я немного изменяю данные:
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)
однако выход
idx1 idx2
1 C 105
A 99
D 97
2 A 19
D 17
B 14
1 B 11
2 C 10
Я бы хотел, чтобы он был
idx1 idx2
1 C 105
A 99
D 97
B 11
2 A 19
D 17
B 14
C 10
вы можете использовать sort_index:
df.sort_index(by='col1', ascending=False)
Выводится:
col1
idx1 idx2
1 C 105
B 102
A 99
D 97
2 A 19
D 17
B 14
C 10
Вам нужно DataFrame.reset_index, DataFrame.sort_values и 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
Это сначала сортируется по желаемому столбцу, только на уровне idx1 MultiIndex и работает в актуальных версиях pandas, которые обесценивают by kwarg.
df.sort_values('col1', ascending=False).sort_index(level='idx1', sort_remaining=False)
Вывод:
col1
idx1 idx2
1 C 105
B 102
A 99
D 97
2 A 19
D 17
B 14
C 10