私は次のようなパンダのデータフレームを持っています:
value
Id
2014-03-13 1 -3
2 -6
3 -3.2
4 -3.1
5 -5
2014-03-14 1 -3.4
2 -6.2
3 -3.2
4 -3.2
5 -5.9
これは基本的に、2つのレベルの多重指数を持つgroupbyオブジェクトです。
value
列に従って昇順で並べ替えたいのですが、レベル0(日付)は変更せずに、結果が次のようになるようにします。
value
Id
2014-03-13 2 -6
5 -5
3 -3.2
4 -3.1
1 -3
2014-03-14 2 -6.2
5 -5.9
1 -3.4
3 -3.2
4 -3.2
初期データを生成するコードは次のとおりです。
import pandas as pd
dates = [pd.to_datetime('2014-03-13', format='%Y-%m-%d'), pd.to_datetime('2014-03-13', format='%Y-%m-%d'), pd.to_datetime('2014-03-13', format='%Y-%m-%d'), pd.to_datetime('2014-03-13', format='%Y-%m-%d'),
pd.to_datetime('2014-03-13', format='%Y-%m-%d'),pd.to_datetime('2014-03-14', format='%Y-%m-%d'), pd.to_datetime('2014-03-14', format='%Y-%m-%d'), pd.to_datetime('2014-03-14', format='%Y-%m-%d'),
pd.to_datetime('2014-03-14', format='%Y-%m-%d'), pd.to_datetime('2014-03-14', format='%Y-%m-%d')]
values = [-3,-6,-3.2,-3.1,-5,-3.4,-6.2,-3.2,-3.2,-5.9]
Ids = [1,2,3,4,5,1,2,3,4,5]
df = pd.DataFrame({'Id': pd.Series(Ids, index=dates),
'value': pd.Series(values, index=dates)})
df = df.groupby([df.index,'Id']).sum()
私にとってはうまくreset_index
いきますsort_values
++ set_index
+ rename_axis
:
df = df.reset_index() \
.sort_values(['level_0','value']) \
.set_index(['level_0','Id']) \
.rename_axis([None, 'Id'])
print (df)
value
Id
2014-03-13 2 -6.0
5 -5.0
3 -3.2
4 -3.1
1 -3.0
2014-03-14 2 -6.2
5 -5.9
1 -3.4
3 -3.2
4 -3.2
sort_values
+ swaplevel
+を使用した別の解決策sort_index
:
df = df.sort_values('value')
.swaplevel(0,1)
.sort_index(level=1, sort_remaining=False)
.swaplevel(0,1)
print (df)
value
Id
2014-03-13 2 -6.0
5 -5.0
3 -3.2
4 -3.1
1 -3.0
2014-03-14 2 -6.2
5 -5.9
1 -3.4
3 -3.2
4 -3.2
スワップレベルが必要な理由は次のとおりです。
print (df.sort_values('value').sort_index(level=0, sort_remaining=False))
value
Id
2014-03-13 1 -3.0
2 -6.0
3 -3.2
4 -3.1
5 -5.0
2014-03-14 1 -3.4
2 -6.2
3 -3.2
4 -3.2
5 -5.9
パンダの場合、列とインデックスレベルを一緒に0.23.0
並べ替えることができます。
df.index.names = ['level1','level2']
print (df.sort_values(['level1','value']))
value
level1 level2
2014-03-13 2 -6.0
5 -5.0
3 -3.2
4 -3.1
1 -3.0
2014-03-14 2 -6.2
5 -5.9
1 -3.4
3 -3.2
4 -3.2
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