通过取消我的多重索引，在groupby中设置sort=False问题的回答

通过取消我的多重索引，在groupby中设置sort=False

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我正在尝试使用groupby而不使用任何类型。但是，如果我将<code>sort</code>设置为false，我的多索引df将取消堆栈 <code>sort = True</code>（预期结果，排序问题除外）： <pre><code> level_0 Friday 3M -0.002532 12 0.666667 6M -0.002532 12 0.666667 Monday 3M 0.126991 12 0.833333 6M 0.126991 12 0.833333 Thursday 3M 0.047767 13 0.461538 6M 0.047767 13 0.461538 Tuesday 3M -0.077558 14 0.285714 6M -0.077558 14 0.285714 Wednesday 3M 0.002976 13 0.615385 6M 0.002976 13 0.615385 </code></pre> <code>Sort = False:</code>（级别0似乎已取消堆叠） <pre><code> total_returns total_counts positive_day_chance level_0 Monday 3M 0.126991 12 0.833333 Tuesday 3M -0.077558 14 0.285714 Wednesday 3M 0.002976 13 0.615385 Thursday 3M 0.047767 13 0.461538 Friday 3M -0.002532 12 0.666667 Monday 6M 0.126991 12 0.833333 Tuesday 6M -0.077558 14 0.285714 Wednesday 6M 0.002976 13 0.615385 Thursday 6M 0.047767 13 0.461538 Friday 6M -0.002532 12 0.666667 </code></pre> 我想要sort=True的行为，不需要排序 以下是数据帧的代码： <pre><code>import pandas as pd print(pd.__version__) # 1.0xx ''' level_0 total_returns total_counts positive_day_chance Monday 3M 0.126991 12 0.833333 Tuesday 3M -0.077558 14 0.285714 Wednesday 3M 0.002976 13 0.615385 Thursday 3M 0.047767 13 0.461538 Friday 3M -0.002532 12 0.666667 Monday 6M 0.126991 12 0.833333 Tuesday 6M -0.077558 14 0.285714 Wednesday 6M 0.002976 13 0.615385 Thursday 6M 0.047767 13 0.461538 Friday 6M -0.002532 12 0.666667 ''' df = pd.read_clipboard() print('sort: False', '\n') print(df.groupby([df.index, 'level_0'], sort = False).sum()) print('sort: True', '\n') print(df.groupby([df.index, 'level_0']).sum()) </code></pre>

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1 个回答

匿名 1天前

　擅长：python、mysql、java

通过取消我的多重索引，在groupby中设置sort=False

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