如何使用對應的列值對多索引列名進行排序？

Question

我有一張像圖片一樣的桌子

我想第二列名排序， multiindex ，但列必須保持其相應的列值。

所以我嘗試了這個代碼：

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

但是只對列的名稱進行排序，而列正在更改數據。

如何在不更改相應數據的情況下對列的名稱進行排序？

提前致謝

Answer 1

示例數據幀：

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將覆蓋列而不影響值：

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

*請注意，即使列已更改，值也未更改。

---

要根據值對 DataFrame 進行實際排序，請使用 sort_index 的返回值覆蓋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

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有趣的是，在我搜索重復項時，我能找到的第一個也是最接近的結果是Sorting columns of multiindex dataframe ，其答案與 OP 的嘗試非常相似。 但是在那個問題中，目標是“僅對列名進行排序並保持每列中的值不變”，這不會對 DataFrame 值進行排序，而只是在外觀上修改 DataFrame。