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Pandas:插入后重新索引多级列

[英]Pandas: reindex multi-level columns after insertion

从两级列 dataframe 开始,我通过以下方式在第二级添加一列:

for metric in ('test_EER', 'test_AUC'):
    baseline = summary_df[metric]['lower_confidence_bound']['dummy']
    summary_df[metric, 'improvement'] = (summary_df[metric]['lower_confidence_bound'] -baseline)/baseline

这给了我一个无序的列索引,如下所示:

最终数据框

如何重新索引列,以便 ('test_AUC','improvement') 在 ('test_EER') 之前适合。 我也不想改变排序平均值,std,lcb,改进。

对于您的情况,手动安排将起作用:

cols = pd.MultiIndex.from_product((['test_AUC', 'test_EER'],
                                   ['mean', 'std', 'lower_bound', 'improvement']
                                  )
                                 )

df[cols]

Output:

  test_AUC                             test_EER                            
      mean std lower_bound improvement     mean std lower_bound improvement
0        0   0           0         0.6        0   0           0         0.1

概括@QuangHoang的回答:

cols = pd.MultiIndex.from_product( df.columns.levels)
df = df[cols]

将对其他列标签进行排序。

暂无
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