Python 对每个组进行一次多索引排序

以下是df：

                    'A'         'B
Gain/Expsr% -10.0   2.104000    1.194000
            -2.0    1.389000    0.892000

Gain/MaxDD  -10.0   0.024000    0.064000
            -2.0    0.020000    0.058000

预计产量为：

                    'A'         'B
Gain/Expsr%  -2.0   1.389000    0.892000
             -10.0  2.104000    1.194000

Gain/MaxDD  -2.0    0.020000    0.058000
            -10.0   0.024000    0.064000

我尝试过，但收效甚微：

 df.sortlevel(axis=1,level=[1,0],sort_remaining=True)
 df.sort_index(axis=1,level=1,sort_remaining=True)

以及大致如下的内容：

 df.reset_index(level=1,inplace=True)
 df['level_1'] = df['level_1'].values[::-1]
 df.reindex(df, level=0)

---

让我们尝试使用

升序

作为列表：

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

                       A      B
Gain/Expsr% -10.0  2.104  1.194
            -2.0   1.389  0.892
Gain/MaxDD  -10.0  0.024  0.064
            -2.0   0.020  0.058

及

---

您希望如何对此数据帧进行排序？您的预期输出两个组的排序不同？是的，我不希望级别0发生更改，但每个级别1（在级别0组内）都会反转，这不是您预期的输出显示的内容。Exp是递减的，MaxDD是递增的。哎呀，我会修正的。很抱歉，这两个递减Hanks-不知道可以将递增作为列表传递，但完全有意义的是，你应该能够。是的，我只是演示了不同的排序。：）

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

                       A      B
Gain/Expsr% -2.0   1.389  0.892
            -10.0  2.104  1.194
Gain/MaxDD  -2.0   0.020  0.058
            -10.0  0.024  0.064