重新分组Pandas MultiIndex列

Question

我遇到了一个问题，就是给多级索引列的DataFrame添加新列时，新列会被追加到DataFrame的末尾。例如：

Group 1         | Group 2        | Group 1 | Group 2 |
------------------------------------------------------
Sub 1  | Sub 2  | Sub 1  | Sub 2 | New Sub | New Sub |

我需要的是：

Group 1                   | Group 2                  |
------------------------------------------------------
Sub 1  | Sub 2  | New Sub | Sub 1  | Sub 2 | New Sub |

有没有一种方法可以重新对我的多级索引进行分组/排序以实现此目的？注意-我不想按名称重新排序子组，因为新子组需要放在最后，按字母顺序可能无法正确排序。

- MarkD

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你如何设置它？ - cs95

Answer 1

我认为你需要使用自定义list进行reindex或reindex_axis。

df1=pd.DataFrame(columns=pd.MultiIndex.from_product((('C','R', 'A'),(1,2))),
                 data=np.arange(6).reshape(1,-1))
df2=pd.DataFrame(columns=pd.MultiIndex.from_tuples((('C','3'),('R',5),('A',4))),
                 data=[[9,9,4]])
df=df1.join(df2)
print (df)
  C     R     A     C  R  A
   1  2  1  2  1  2  3  5  4
0  0  1  2  3  4  5  9  9  4

df1 = df.reindex(columns = ['C','R','A'], level=0)
print (df1)
   C        R        A      
   1  2  3  1  2  5  1  2  4
0  0  1  9  2  3  9  4  5  4

df1 = df.reindex_axis(['C','R','A'], level=0, axis=1)
print (df1)
   C        R        A      
   1  2  3  1  2  5  1  2  4
0  0  1  9  2  3  9  4  5  4

- jezrael

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Jezrael，方法1和方法2有什么区别？ - cs95

我认为没有任何解决方案（也许我错了），还有其他的选择。 - jezrael

但是个人更喜欢reindex_axis，但我无法解释为什么 ;) - jezrael

太好了。我最终使用了df1=df.reindex(columns=df.columns.levels[0], level=0)，因为分组取决于导入的文件而有所不同。这似乎保留了顺序，同时正确地重新分组了所有内容。谢谢！ - MarkD

Answer 2

在设置完之后，您只需要调用df.sort_index即可：

df1=pd.DataFrame(columns=pd.MultiIndex.from_product((('a','b'),
(1,2))),data=np.arange(4).reshape(1,-1))
df2=pd.DataFrame(columns=pd.MultiIndex.from_tuples((('a','3'),('b',5))),data=[[9,9]])
df=df1.join(df2)

#    a     b     a  b
#    1  2  1  2  3  5
# 0  0  1  2  3  9  9

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

#    a        b      
#    1  2  3  1  2  5
# 0  0  1  9  2  3  9

- B. M.