python - 如何防止堆栈对索引进行排序？

Question

我有一个测试数据框:

df1 = pd.DataFrame({
    "Group1": ["X", "Y", "Y", "X", "Y", "Z", "X", "Y"],
    "Group2": ["A", "C", "A", "B", "C", "C", "B", "A"],
    "Number1": [1, 3, 5, 1, 5, 2, 5, 3],
    "Number2": [6, 2, 6, 2, 7, 2, 6, 8],
})
df2 = df1.pivot_table(index="Group1", columns="Group2", margins=True)
print(df2)

输出:

           Number1                       Number2                         
Group2       A    B         C       All         A    B         C       All
Group1                                                                    
X          1.0  3.0       NaN  2.333333  6.000000  4.0       NaN  4.666667
Y          4.0  NaN  4.000000  4.000000  7.000000  NaN  4.500000  5.750000
Z          NaN  NaN  2.000000  2.000000       NaN  NaN  2.000000  2.000000
All        3.0  3.0  3.333333  3.125000  6.666667  4.0  3.666667  4.875000

当我打电话时 stack在这个数据帧上，我得到了这个结果:

df3 = df2.stack()
print(df3)

输出:

                Number1   Number2
Group1 Group2                    
X      A       1.000000  6.000000
       All     2.333333  4.666667
       B       3.000000  4.000000
Y      A       4.000000  7.000000
       All     4.000000  5.750000
       C       4.000000  4.500000
Z      All     2.000000  2.000000
       C       2.000000  2.000000
All    A       3.000000  6.666667
       All     3.125000  4.875000
       B       3.000000  4.000000
       C       3.333333  3.666667

我该如何预防 stack从对索引进行排序，以便 Group2 的顺序仍为 A, B, C, All ?

Answer 1

IIUC，我们需要 pd.Index.get_level_values 和 DataFrame.reindex

df2.stack().reindex(df2.columns.get_level_values(1).unique(), level='Group2')

                Number1   Number2
Group1 Group2                    
X      A       1.000000  6.000000
       B       3.000000  4.000000
       All     2.333333  4.666667
Y      A       4.000000  7.000000
       C       4.000000  4.500000
       All     4.000000  5.750000
Z      C       2.000000  2.000000
       All     2.000000  2.000000
All    A       3.000000  6.666667
       B       3.000000  4.000000
       C       3.333333  3.666667
       All     3.125000  4.875000

我们可以使用 level='Group2'或 level=1