Python 使用多索引获取数据帧中未排序的列级别

背景：

worms=['worm1', 'worm2', 'worm3']
bodyparts=['head', 'vulva', 'tail']
coords=['x', 'y']
arrays=pd.MultiIndex.from_product([worms, bodyparts, coords],

                           names=['worms', 'bodyparts', 'coords'])


idx = pd.Index(np.arange(0,5000),name='frames')
df=pd.DataFrame(index=idx, columns=arrays)

Index(['head', 'vulva', 'tail'], dtype='object', name='bodyparts')

我有一个多索引的熊猫数据帧

我想获取未排序的columns.levels

df.column.levels将它们提供给我，但已排序

示例：

worms=['worm1', 'worm2', 'worm3']
bodyparts=['head', 'vulva', 'tail']
coords=['x', 'y']
arrays=pd.MultiIndex.from_product([worms, bodyparts, coords],

                           names=['worms', 'bodyparts', 'coords'])


idx = pd.Index(np.arange(0,5000),name='frames')
df=pd.DataFrame(index=idx, columns=arrays)

Index(['head', 'vulva', 'tail'], dtype='object', name='bodyparts')

看起来像这样：

worms   worm1   worm2   worm3
bodyparts   head    vulva   tail    head    vulva   tail    head    vulva   tail
coords  x   y   x   y   x   y   x   y   x   y   x   y   x   y   x   y   x   y
frames                                                                      
0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN

现在如果我这样做：

df.columns.levels[1]

我得到：

Index(['head', 'tail', 'vulva'], dtype='object', name='bodyparts')

我想要什么：

worms=['worm1', 'worm2', 'worm3']
bodyparts=['head', 'vulva', 'tail']
coords=['x', 'y']
arrays=pd.MultiIndex.from_product([worms, bodyparts, coords],

                           names=['worms', 'bodyparts', 'coords'])


idx = pd.Index(np.arange(0,5000),name='frames')
df=pd.DataFrame(index=idx, columns=arrays)

Index(['head', 'vulva', 'tail'], dtype='object', name='bodyparts')

---

有任何选项吗？

这将按外观顺序提供选项：

pd.unique(df.columns.to_frame()['bodyparts'])

输出：