Python 多索引排序特定字段

我通过对分组数据帧运行series.descripe（）获得了pandas中的多索引。如何通过

modelName.mean对这些系列进行排序，并且只保留特定字段？
这个

对它们进行排序，但保留所有其他字段，如count。我怎么能只保留
平均值
和
标准值

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这是df的文本表示

                                             kappa
modelName                                         
biasTotal                          count  5.000000
                                   mean   0.526183
                                   std    0.013429
                                   min    0.507536
                                   25%    0.519706
                                   50%    0.525565
                                   75%    0.538931
                                   max    0.539175
biasTotalWithDistanceMetricAccount count  5.000000
                                   mean   0.527275
                                   std    0.014218
                                   min    0.506428
                                   25%    0.520438
                                   50%    0.529771
                                   75%    0.538475
                                   max    0.541262
lightGBMbiasTotal                  count  5.000000
                                   mean   0.531639
                                   std    0.013819
                                   min    0.513363

您可以这样做：

数据：

解决方案：

In [78]: df.loc[pd.IndexSlice[:, ['mean','std']], :]
Out[78]:
                        0
level_1 level_0
a       mean     4.400000
        std      2.509980
b       mean     5.000000
        std      3.316625
c       mean     4.000000
        std      2.915476
d       mean     6.000000
        std      3.391165

设置：

df = (pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(5,4)),columns=list('abcd'))
        .describe()
        .stack()
        .reset_index()
        .set_index(['level_1','level_0'])
        .sort_index()
)

当我向df添加一个.sortlevel（1）时，整个df都被排序了，但我更希望实现的是，只有mean用于sorting@GeorgHeiler，您能否以文本形式发布您的DF（例如，
print（summary）
）的输出，以便我可以复制它？@MaU当然，请查看编辑。正如您所看到的，默认情况下，我的df的平均值并不像您的示例中那样排序。我想按平均值订购，但保留“堆叠性”，例如与相应的mean@GeorgHeiler，恐怕您必须对索引（所有级别）进行排序，或者使用
df.reset_index（）
并像处理普通（单级别索引）DFI一样工作，请参见。但是，重置索引每行生成2条记录，例如，一条记录平均值，一条记录std，在一个单独的列中，称为level_1。我如何仅按平均值对该列进行排序，但保持这两行之间的关系，例如，具有最大平均值、伴随方差、下一个平均值和下一个方差，。。。
In [78]: df.loc[pd.IndexSlice[:, ['mean','std']], :]
Out[78]:
                        0
level_1 level_0
a       mean     4.400000
        std      2.509980
b       mean     5.000000
        std      3.316625
c       mean     4.000000
        std      2.915476
d       mean     6.000000
        std      3.391165

df = (pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(5,4)),columns=list('abcd'))
        .describe()
        .stack()
        .reset_index()
        .set_index(['level_1','level_0'])
        .sort_index()
)