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Python | Pandas multi index.sort level()

原文:https://www.geesforgeks.org/python-pandas-multi index-sort level/

Python 是进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包，让导入和分析数据变得容易多了。

Pandas **MultiIndex.sortlevel()**函数在请求的级别对多索引进行排序。结果将尊重相关因素在该级别的原始顺序。

语法:multi index.sort level(level = 0，升序=True，sort_remaining=True)

参数: 级别:【list-like，int 或 str，缺省 0】如果给定一个字符串，必须是级别的名称如果 list-like 必须是级别的名称或 ints 升序: False 按降序排序也可以是列表指定一个有向排序 sort_remaining : 按级别后的剩余级别排序。

返回: 排序_索引:结果索引 索引器:原始索引中输出值的索引

示例#1: 使用MultiIndex.sortlevel()函数按降序对多索引的第 0 级进行排序。

# importing pandas as pd
import pandas as pd

# Create the MultiIndex
midx = pd.MultiIndex.from_arrays([['Networking', 'Cryptography', 
                                     'Anthropology', 'Science'],
                                             [88, 84, 98, 95]])

# Print the MultiIndex
print(midx)

输出:

现在让我们以降序对多索引的第 0 级进行排序。

# sort the 0th level in descending order.
midx.sortlevel(level = 0, ascending = False)

输出: 正如我们在输出中看到的，该函数返回了一个新的对象，该对象的第 0 级按降序排序。

示例 2: 使用MultiIndex.sortlevel()功能按递增顺序对多索引的第一级进行排序。

# importing pandas as pd
import pandas as pd

# Create the MultiIndex
midx = pd.MultiIndex.from_arrays([['Networking', 'Cryptography', 
                                     'Anthropology', 'Science'], 
                                             [88, 84, 98, 95]])

# Print the MultiIndex
print(midx)

输出:

现在让我们按照递增的顺序对多索引的第一级进行排序。

# sort the 1st level of the MultiIndex in increasing order.
midx.sortlevel(level = 1, ascending = True)

输出: 正如我们在输出中看到的，函数返回了一个新的对象，该对象具有按递增顺序排序的第一级。

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