取消堆叠并重新排序熊猫数据框

Question

我四处搜索，但找不到有关如何取消堆叠和重新排序 Pandas 数据帧的解决方案。

假设我有以下数据框：

df = pd.DataFrame({'type': [1, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 2],
                   'band': ['A', 'B', 'C', 'C', 'B', 'B', 'A', 'A', 'B', 'C'],
                   'val': [0.18, 0.19, 0.20, 0.21, 0.22, 0.23, 0.24, 0.25, 0.26, 0.27]})

我可以分组'type'并'band'获得两个维度的平均值，并用于unstack()显示'band'为列：

df.groupby(['type', 'band']).mean().unstack(level=1)

我的问题是，如何对列重新排序，使它们按降序（或更一般地，任意排序）顺序排列？

输出如下所示：

    val
band    A   B           C
type            
1   0.215   0.230000    0.210
2   0.240   0.223333    0.235

我想要的是以下内容：

    val
band    C   B           A
type            
1   0.210   0.230000    0.215
2   0.235   0.223333    0.240

在实践中，我有超过 3 列。

Answer 1

看起来你想要sort_index在列上：

df.groupby(['type', 'band']).mean().unstack(level=1)\
    .sort_index(axis=1, ascending=False)

结果：

        val              
band      C      B      A
type                     
1     0.210  0.230  0.215
2     0.235  0.223  0.240

至于任意订单：假设您的订单是“C、A、B”。通常，您必须直接指定此项。

order = list('CAB')
df[order]