對 Pandas MultiIndex 進行排序

Question

我使用另一個 Dataframe 創建了一個帶有 MultiIndex 的 Dataframe：

arrays = [df['bus_uid'], df['bus_type'], df['type'],
          df['obj_uid'], df['datetime']]
tuples = list(zip(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['bus_uid', 'bus_type', 'type',
                                                 'obj_uid', 'datetime'])
multindex_df = pd.DataFrame(df['val'].values, index=index)

這工作正常，如文檔http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/advanced.html 中所述。

在文檔中，它還表示需要對標簽進行排序，以便在“使用 MultiIndex 進行排序的需要”下索引和切片功能的正確工作。

但不知何故

multindexed_df.sort_index(level=0)

或者

multindexed_df.sort_index(level='bus_uid')

不再工作並拋出TypeError: sort_index() got an unexpected keyword argument 'level' 。

在sort_index()上查找對象信息它看起來像“by”是我的新朋友而不是“levels”：

by:object
  Column name(s) in frame. Accepts a column name or a list for a nested sort. A tuple will be interpreted as the levels of a multi-index.

我的問題如下：如何對我的 MultiIndex 進行排序，以便所有功能（切片等）都能正常工作？

Answer 1

答案取決於您正在使用的 Pandas 版本。 使用最新的 pandas (>= 0.17.0) ，確實可以使用level關鍵字來指定對多索引的哪個級別進行排序：

df = df.sort_index(level=0)

但是，如果您有一個較舊的 pandas (< 0.17.0) ，則此level關鍵字尚不可用，但您可以使用sortlevel方法：

df = df.sortlevel(level=0)

但請注意，如果要對所有 level進行排序，則不需要指定level關鍵字，您可以這樣做：

df = df.sort_index()

這適用於最新版本和舊版本的熊貓。

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有關排序 API 中這些更改的摘要，請參閱http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/whatsnew.html#changes-to-sorting-api