Python 熊猫：使用取消堆栈时多索引的更改顺序

我有一个关于取消堆叠列顺序的问题。让我们使用以下数据帧：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([{'Branch':'A', 'Date':datetime.datetime(2017, 1, 1), 'profit':35},
          {'Branch':'B', 'Date':datetime.datetime(2017, 2, 1), 'profit':10},
          {'Branch':'A', 'Date':datetime.datetime(2017, 2, 1), 'profit':40},
          {'Branch':'B', 'Date':datetime.datetime(2017, 2, 1), 'profit':20},
          {'Branch':'A', 'Date':datetime.datetime(2017, 3, 1), 'profit':80},
          {'Branch':'B', 'Date':datetime.datetime(2017, 3, 1), 'profit':5}
          ])
df.set_index('Date', inplace=True)

现在，在使用unstack之前，我想做一些数学计算，如下所示：

tmp = df.groupby([pd.TimeGrouper('M'),'Branch']).sum()
pd.DataFrame(tmp.unstack(level='Date'))

是否有任何方法可以使生成的数据帧从第一列中的最新日期（2017-03-31）开始，并按降序对其余列（日期）进行排序

我已经尝试了包括（）在内的各种方法，但这似乎不适用于多索引

提前感谢

试试这个：

tmp.unstack('Date').sort_index(axis=1, ascending=False)

输出：

           profit                      
Date   2017-03-31 2017-02-28 2017-01-31
Branch                                 
A            80.0       40.0       35.0
B             5.0       30.0        NaN

试试这个：

tmp.unstack('Date').sort_index(axis=1, ascending=False)

输出：

           profit                      
Date   2017-03-31 2017-02-28 2017-01-31
Branch                                 
A            80.0       40.0       35.0
B             5.0       30.0        NaN