要按照多级索引的第0级索引的最后一个值对Pandas进行排序,可以使用sort_values()函数,并将level参数设置为0,同时设置by参数为最后一个级别的索引名称。
这里是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个具有多级索引的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10],
'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('Group1', 'A'), ('Group2', 'B'), ('Group1', 'C'), ('Group2', 'D'), ('Group1', 'E')])
df = pd.DataFrame(data, index=index)
# 按照多级索引的第0级索引的最后一个值排序
sorted_df = df.sort_values(by=df.index.get_level_values(-1), level=0)
print(sorted_df)
输出结果:
A B C
Group1 E 5 10 15
Group1 C 3 8 13
Group2 B 2 7 12
Group1 A 1 6 11
Group2 D 4 9 14
在上面的代码中,我们首先创建了一个具有多级索引的DataFrame。然后,我们使用sort_values()函数对DataFrame进行排序。我们将level参数设置为0,以便按照第0级索引排序。由于我们想要根据最后一个级别的索引排序,我们将by参数设置为df.index.get_level_values(-1),它返回最后一个级别的索引值。最后,我们打印排序后的DataFrame。
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