Python 如何根据级别内的最新日期对表进行排序？

我已经按照所需的日期顺序创建了一个数据框，但是，当我将其放入透视表时，顺序会发生变化

我想根据给定级别内任何行的最新日期对数据透视表进行排序

data = [['yellow',1,'02/01/2015'],
        ['yellow',2,'04/01/2015'],
        ['green',3,'03/01/2015'],
        ['red',4,'01/01/2015']]

    df = pd.DataFrame(data, columns=['colour','number','date'])
    df.pivot_table(index=['number','date'])

结果是

                    number
colour  date    
green   03/01/2015  3
red     01/01/2015  4
yellow  02/01/2015  1
        04/01/2015  2

我希望最终的结果是一个颜色列表，其中最新日期位于顶部，基本上是每行最新日期的排序（周围有星号的颜色）。因此，结果将是：-

                    number
colour  date    
yellow  02/01/2015  2
        *04/01/2015*  3
green   *03/01/2015*    4
red     *01/01/2015*    1

我能想出三个解决办法，但我不能解决它们

a） 获取pivot_表以保持原始顺序 b） 使用func在pivot_表上沿最新_date_行进行排序 c） 创建一个额外的列，包含每种颜色的最新日期

---

我不确定在熊猫世界里走哪条路是正确的，但现在我被卡住了：（

你可以在旋转之前记住旧的

多索引

，然后通过旧的

多索引

输出数据帧

import pandas as pd

data = [['yellow',1,'02/01/2015'],
        ['yellow',2,'04/01/2015'],
        ['green',3,'03/01/2015'],
        ['red',4,'01/01/2015']]
df = pd.DataFrame(data, columns=['colour','number','date'])
#simulate datetime column date
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
#set index from columns colour and date
df = df.set_index(['colour', 'date'])
print df
#                   number
#colour date              
#yellow 2015-02-01       1
#       2015-04-01       2
#green  2015-03-01       3
#red    2015-01-01       4

#set old index to variable idx
idx = df.index
print df.index

#pivot table, it doesn't work with test data
df.pivot_table(index=['number','date'])

#reindex by old multiindex
df1 = df.reindex(idx)
print df1
#                   number
#colour date              
#yellow 2015-02-01       1
#       2015-04-01       2
#green  2015-03-01       3
#red    2015-01-01       4

编辑：

我认为问题在于原始数据帧并没有被排序。 其

多索引

为：

MultiIndex(levels=[[u'green', u'red', u'yellow'], [u'2015-01-01', u'2015-02-01', u'2015-03-01', u'2015-04-01']],
           labels=[[2, 2, 0, 1], [1, 3, 2, 0]],
           names=[u'colour', u'date'])

输出数据帧具有按

颜色排序的
多索引
：

MultiIndex(levels=[[u'green', u'red', u'yellow'], [u'2015-01-01', u'2015-02-01', u'2015-03-01', u'2015-04-01']],
           labels=[[0, 1, 2, 2], [2, 0, 1, 3]],
           names=[u'colour', u'date'])

您可以按级别
日期
排序，但多索引和输出是：

idx1 = df.sortlevel(level='date').index
print idx1
MultiIndex(levels=[[u'green', u'red', u'yellow'], [u'2015-01-01', u'2015-02-01', u'2015-03-01', u'2015-04-01']],
           labels=[[1, 2, 0, 2], [0, 1, 2, 3]],
           names=[u'colour', u'date'])


#reindex by idx1
df1 = df.reindex(idx)
                   number
colour date              
red    2015-01-01       4
yellow 2015-02-01       1
green  2015-03-01       3
yellow 2015-04-01       2

因此，解决方案是原始
多索引
重新索引
谢谢jezrael。这听起来很有道理。我尝试了你的第一个答案，但有一些问题。明天我会再看一看你的第二个答案。我接受了你的答案，因为它看起来应该有效，但我仍在学习过程中，所以我没有去它还不能完全工作。
import pandas as pd

data = [['yellow',1,'02/01/2015'],
        ['yellow',2,'04/01/2015'],
        ['green',3,'03/01/2015'],
        ['red',4,'01/01/2015']]
df = pd.DataFrame(data, columns=['colour','number','date'])
#simulate datetime column date
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
#set index from columns colour and date
df = df.set_index(['colour', 'date'])
print df
#                   number
#colour date              
#yellow 2015-02-01       1
#       2015-04-01       2
#green  2015-03-01       3
#red    2015-01-01       4

#set old index to variable idx
idx = df.index
print df.index

#pivot table, it doesn't work with test data
df.pivot_table(index=['number','date'])

#reindex by old multiindex
df1 = df.reindex(idx)
print df1
#                   number
#colour date              
#yellow 2015-02-01       1
#       2015-04-01       2
#green  2015-03-01       3
#red    2015-01-01       4