排序pandas MultiIndex
我通过使用另一个数据框创建了一个具有MultiIndex的数据框：
arrays = [df['bus_uid'], df['bus_type'], df['type'],
df['obj_uid'], df['datetime']]
tuples = list(zip(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['bus_uid', 'bus_type', 'type',
'obj_uid', 'datetime'])
multindex_df = pd.DataFrame(df['val'].values, index=index)
如文档http://pandas.pydata.org/pandas-
docs/stable/advanced.html中
所述，此方法运行良好。
在文档中，该文档还说，在“需要使用MultiIndex进行排序”下，需要对标签进行排序以正确进行索引和切片功能。
但是不知何故
multindexed_df.sort_index(level=0)
要么
multindexed_df.sort_index(level='bus_uid')
不再起作用，并抛出 TypeError：sort_index（）得到了意外的关键字参数’level’ 。
在 sort_index（） 上查找对象信息，看起来“ by”是我的新朋友，而不是“ levels”：
by:object
Column name(s) in frame. Accepts a column name or a list for a nested sort. A tuple will be interpreted as the levels of a multi-index.
我的问题如下：如何对MultiIndex进行排序，以便所有功能（切片等）都能正常工作？
问题答案：
答案取决于您使用的pandas版本。对于 最新的pandas（ > = 0.17.0），您确实可以使用level关键字来指定对多级索引进行排序：
df = df.sort_index(level=0)
但是，如果您的 pandas较旧（<0.17.0），则此level关键字尚不可用，但是您可以使用以下sortlevel方法：
df = df.sortlevel(level=0)
但是请注意，如果要 对所有级别 进行 排序 ，则无需指定level关键字，您可以执行以下操作：
df = df.sort_index()
这将适用于最新版本和较旧版本的熊猫。
有关排序API中这些更改的摘要，请参见http://pandas.pydata.org/pandas-
docs/stable/whatsnew.html#changes-to-sorting-
api
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