python - 多级 Pandas 数据框中的自定义排序列

Question

背景

我有一个包含 2 级列和 1 级行的大数据框，我正在尝试按如下方式对其进行排序:0级:按字母顺序排列；级别 1:自定义排序。

例子

import pandas as pd
dictionary = {'A' : {'M': [1,2,3,4,5],
                     'L': [6,7,8,9,1],
                     'F': [3,5,1,3,5]  },
              'C' : {'M': [2,3,4,5,6],
                     'L': [7,8,9,1,2],
                     'F': [0,1,6,3,5]  },
              'B' : {'M': [1,5,2,5,3],
                     'L': [9,5,6,3,4],
                     'F': [6,2,7,1,5] }
         }
reform = {(outerKey, innerKey): values for outerKey, innerDict in dictionary.iteritems() for innerKey, values in innerDict.iteritems()}
pd.DataFrame(reform,index=['g','h','i','j','k'])

我现在有的是

#        A          B           C
#        F  L   M   F   L   M   F   L   M
#    g  3   6   1   6   9   1   0   7   2
#    h  5   7   2   2   5   5   1   8   3
#    i  1   8   3   7   6   2   6   9   4
#    j  3   9   4   1   3   5   3   1   5
#    k  5   1   5   5   4   3   5   2   6

问题

如何指定列的顺序为 0 级的 A、B、C 和 1 级的 F、M、L？

### OUT
#        A          B           C
#        F  M   L   F   M   L   F   M   L

我尝试使用 pd.IndexSlice 和 .loc，但我仍然只能按字母顺序排列。

Answer 1

您可以使用 reindex_axis 实现此目的，这接受标签 arg、轴和级别:

In [20]:
df = df.reindex_axis(list('FML'), axis=1, level=1)
df

Out[20]:
   A        B        C      
   F  M  L  F  M  L  F  M  L
g  3  1  6  6  1  9  0  2  7
h  5  2  7  2  5  5  1  3  8
i  1  3  8  7  2  6  6  4  9
j  3  4  9  1  5  3  3  5  1
k  5  5  1  5  3  4  5  6  2

感谢@Nickli Maveli，您还可以使用 reindex实现相同的目标:

In [22]:
df = df.reindex(columns=list('FML'), level=1)
df

Out[22]:
   A        B        C      
   F  M  L  F  M  L  F  M  L
g  3  1  6  6  1  9  0  2  7
h  5  2  7  2  5  5  1  3  8
i  1  3  8  7  2  6  6  4  9
j  3  4  9  1  5  3  3  5  1
k  5  5  1  5  3  4  5  6  2