重新组合 pandas 个多索引列

Question

我运行遇到一个问题，即向多索引列 DataFrame 添加新列会导致新列附加到 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 |

而我想要的是：

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

有没有办法 re-group/order 我的多索引可以做到这一点？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，并且按字母顺序可能无法正确排序。

Answer 1

您只需在设置后调用df.sort_index :

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

Answer 2

我认为你需要 reindex or reindex_axis 自定义 list:

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

重新组合 pandas 个多索引列

Regrouping pandas multiindex columns

python

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dataframe

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