如何使用对应的列值对多索引列名进行排序？

Question

我有一张像图片一样的桌子

我想第二列名排序， multiindex ，但列必须保持其相应的列值。

所以我尝试了这个代码：

df.columns=df.sort_index(axis=1,level=[1],ascending=[True]).columns

但是只对列的名称进行排序，而列正在更改数据。

如何在不更改相应数据的情况下对列的名称进行排序？

提前致谢

Answer 1

示例数据帧：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.arange(1, 17).reshape(-1, 4),
                  columns=pd.MultiIndex.from_product([['a', 'b'], ['d', 'c']]))

    a       b    
    d   c   d   c
0   1   2   3   4
1   5   6   7   8
2   9  10  11  12
3  13  14  15  16

修改columns将覆盖列而不影响值：

df.columns = ['w', 'x', 'y', 'z']

    w   x   y   z
0   1   2   3   4
1   5   6   7   8
2   9  10  11  12
3  13  14  15  16

*请注意，即使列已更改，值也未更改。

---

要根据值对 DataFrame 进行实际排序，请使用 sort_index 的返回值覆盖sort_index ：

df = df.sort_index(axis=1, level=1, ascending=True)

或inplace ：

df.sort_index(axis=1, level=1, ascending=True, inplace=True)

df ：

    a   b   a   b
    c   c   d   d
0   2   4   1   3
1   6   8   5   7
2  10  12   9  11
3  14  16  13  15

---

有趣的是，在我搜索重复项时，我能找到的第一个也是最接近的结果是Sorting columns of multiindex dataframe ，其答案与 OP 的尝试非常相似。 但是在那个问题中，目标是“仅对列名进行排序并保持每列中的值不变”，这不会对 DataFrame 值进行排序，而只是在外观上修改 DataFrame。