pandas：使用uns时更改多索引的顺序

Question

我有一个关于unstack列排序的问题。我们来看看下面的数据帧：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([{'Branch':'A', 'Date':datetime.datetime(2017, 1, 1), 'profit':35},
          {'Branch':'B', 'Date':datetime.datetime(2017, 2, 1), 'profit':10},
          {'Branch':'A', 'Date':datetime.datetime(2017, 2, 1), 'profit':40},
          {'Branch':'B', 'Date':datetime.datetime(2017, 2, 1), 'profit':20},
          {'Branch':'A', 'Date':datetime.datetime(2017, 3, 1), 'profit':80},
          {'Branch':'B', 'Date':datetime.datetime(2017, 3, 1), 'profit':5}
          ])
df.set_index('Date', inplace=True)

现在，我想在使用unstack之前做一些数学运算：

^{pr2}$

是否有任何方法可以使生成的数据帧从第一列中的最新日期（2017-03-31）开始，并按降序对其余列（日期）进行排序？在

我已经尝试过各种方法，包括（python pandas: reverse df column order），但似乎这不适用于多索引

提前谢谢

Answer 1

试试这个：

tmp.unstack('Date').sort_index(axis=1, ascending=False)

输出：

^{pr2}$