Python 如何在使用“.loc”访问多索引数据帧时保留列顺序？

让我们看到下面的数据框架，其中包含多个索引列

import numpy as np
import pandas as pd 

a = ['i', 'ii']
b = list('abc')
mi = pd.MultiIndex.from_product([a,b])
df = pd.DataFrame(np.arange(100,100+len(mi)*3).reshape([-1,len(mi)]), 
                  columns=mi)
print(df)
#     i             ii
#     a    b    c    a    b    c
# 0  100  101  102  103  104  105
# 1  106  107  108  109  110  111
# 2  112  113  114  115  116  117

使用

.loc[]

和

pd.indexlice

我尝试按这种顺序选择列

'c'

和

'b'

idx = pd.IndexSlice
df.loc[:, idx[:, ['c','b']]]

但是，如果我查看输出，则请求的排序不受尊重

#     i        ii
#     b    c    b    c
# 0  101  102  104  105
# 1  107  108  110  111
# 2  113  114  116  117

以下是我的问题：

为什么大熊猫不保存这种秩序？我认为这很危险，因为列表<代码> [c'，'b'] /COD>意味着从用户的角度进行排序。

如何通过

loc[]

访问列，同时保留顺序

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更新：（2020年2月2日）

问题已确定为。在修复它的过程中，已经确定了，这解决了诸如

df.loc[：，pd.indexlice[：，['c'，'b']]]

之类表达式的语义歧义

同时，可以使用公认答案中所述的方法来规避该问题。

引述如下：

我认为我们不能保证返回值的顺序 所以我倾向于说这不是一个bug，而是 让我们看看别人怎么说

因此，我们应该使用

reindex

：

df.reindex(columns=pd.MultiIndex.from_product([a,['c','b']]))
     i        ii     
     c    b    c    b
0  102  101  105  104
1  108  107  111  110
2  114  113  117  116

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非常感谢！我在您提到的讨论帖子中留下了一个便条。仅供参考。我的问题中描述的问题已被确定为bug。在解决这一问题上取得了进展，但还有一些额外的障碍需要克服。在此之前，您的变通方法仍然适用。