Python Pandas – 如何排序 MultiIndex

如果您需要对 Pandas DataFrame 中的 MultiIndex 进行排序，那么您来对了地方。在本文中，我们将会为您介绍如何利用 Pandas DataFrame 模块，对 MultiIndex 进行排序，包括单一字段和多字段排序。

单一字段排序

对于一个 Pandas DataFrame，我们需要对其中的某一个字段的值进行排序，首先我们需要用到 sort_values() 函数。这个函数能够根据某一列对 DataFrame 进行排序。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

data = {'animal': ['cat', 'dog', 'cat', 'dog'],
        'weight': [8, 10, 11, 20]}
df = pd.DataFrame(data)

df.sort_values(by='weight', inplace=True)

print(df)

排序后输出为：

  animal  weight
0    cat       8
1    dog      10
2    cat      11
3    dog      20

多字段排序

如果您需要对 Pandas DataFrame 中的多个字段进行排序，那么可以将多个字段传递给 sort_values() 函数。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

data = {'animal': ['cat', 'dog', 'cat', 'dog'],
        'weight': [8, 10, 11, 20],
        'age': [2, 1, 4, 3]}
df = pd.DataFrame(data)

df.sort_values(by=['animal', 'age'], inplace=True)

print(df)

排序后输出为：

  animal  weight  age
0    cat       8   2
2    cat      11   4
1    dog      10   1
3    dog      20   3

在上面的示例代码中，我们将 animal 列和 age 列同时传递给了 by 参数，从而让 DataFrame 按照这两个字段进行排序。Pandas 将首先按照 animal 列排序，再按照 age 列排序。

MultiIndex 排序

现在让我们来看看如何对 Pandas DataFrame 中的 MultiIndex 进行排序。首先，我们需要先创建一个 MultiIndex 数据结构。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

index = pd.MultiIndex.from_tuples([('cat', 1),
                                   ('dog', 2),
                                   ('cat', 3),
                                   ('dog', 4)],
                                  names=['animal', 'age'])

data = pd.DataFrame({'weight': [8, 10, 11, 20]}, index=index)

在上面的示例代码中，我们创建了一个由两列（animal 和 age）组成的 MultiIndex，并将其设置为 DataFrame 的索引。我们还为 DataFrame 提供了一个名为 weight 的数据列。

如果我们现在要按照 age 字段对 DataFrame 进行排序，可以采用以下示例代码：

sorted_data = data.sort_index(level=1)

如果我们要按照 animal 和 age 两个字段同时排序，可以采用以下示例代码：

sorted_data = data.sort_index(level=[0, 1])

以上皆为对 MultiIndex 进行升序（从小到大）排序，若需要降序排序，可以将 ascending 参数设置为 False。

结论

Pandas DataFrame 模块提供了多种方法用于对 MultiIndex 进行排序。在这篇文章中，我们为您展示了单一字段、多字段和 MultiIndex 的排序方法。如果您有其他的排序需求，可以查看 Pandas 文档的相应部分或者在社区中进行提问。