[英]Pandas: reindex multi-level columns after insertion
從兩級列 dataframe 開始,我通過以下方式在第二級添加一列:
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
這給了我一個無序的列索引,如下所示:
如何重新索引列,以便 ('test_AUC','improvement') 在 ('test_EER') 之前適合。 我也不想改變排序平均值,std,lcb,改進。
對於您的情況,手動安排將起作用:
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]
將對其他列標簽進行排序。
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