Python 如何按特定列对多级数据帧进行排序？

我希望按列对多索引数据帧进行排序，但不希望同时对整个数据帧进行排序。而是想按其中一个指数进行排序。下面是我的意思的一个例子：下面是一个多索引数据帧的例子

first  second
bar    one       0.361041
       two       0.476720
baz    one       0.565781
       two       0.848519
foo    one       0.405524
       two       0.882497
qux    one       0.488229
       two       0.303862

我想要的是：

first  second
bar    two       0.476720
       one       0.361041
baz    two       0.848519
       one       0.565781
foo    two       0.882497
       one       0.405524
qux    two       0.488229
       one       0.303862

我想根据第三列（即数字）对数据帧进行排序，并保持0级索引不变。我们如何做到这一点？

使用排序的二级值：

a = s.reindex(sorted(s.index.levels[1], reverse=True), level=1)
print (a)
first  second
bar    two       0.476720
       one       0.361041
baz    two       0.848519
       one       0.565781
foo    two       0.882497
       one       0.405524
qux    two       0.303862
       one       0.488229
Name: a, dtype: float64

您可以使用对索引进行排序，并将布尔值

[True，False]

传递给

升序

参数

df.sort_index(level=[0,1],ascending=[True,False])

                Unnamed: 2
first   second  
bar      two    0.476720
         one    0.361041
baz      two    0.848519
         one    0.565781
foo      two    0.882497
         one    0.405524
qux      two    0.303862
         one    0.488229

---

我不明白你的问题。你能澄清一下吗？

s.loc[（'qux'，'three'）]=1.03490

将重新编制

three

添加到每个组吗？@Ch3steR-你是对的，编辑了需求的答案

s.reindex（['two'，'three'，'one'，'three'，'three level=1）

我试图这样重新编制索引，但是

'three和
'three没有添加到每个组。它应该添加right并填充NaNs right？@Ch3steR-hmm，对我来说工作正确，
s.loc[（'qux'，'three'）]=1.03490
这就是我刚才提到的。