按 multiIndex python pandas 数据帧在另一个数据帧上出现的顺序排序
Sort multiIndex python pandas dataframe by the order they appear on another data frame
我有一个这样的数据框df：
a b
id no name
T01 101 foo 1
T32 102 bar 2
T10 103 baz 4
其中索引为 id, no and name。我有另一个数据框 df2 具有我希望的索引顺序
no
0 103
1 101
2 102
我需要数据框
a b
id no name
T10 103 baz 4
T01 101 foo 1
T32 102 bar 2
我见过使用 df.loc[df2.no.values] 和 df.reindex(df2.no) 但是因为我有多索引数据帧它似乎不起作用
我应该用什么来将键 no 中的 df 排序为 df2 中的顺序？
一种可能的解决方案 reset_index, reindex and last set_index：
print df1.reset_index(level=['id','name'])
.reindex(df2.no)
.reset_index()
.set_index(['id','no','name'])
a b
id no name
T10 103 baz 4
T01 101 foo 1
T32 102 bar 2
如果级别顺序不重要：
print df1.reset_index(level=['id','name'])
.reindex(df2.no)
.set_index(['id','name'], append=True)
a b
no id name
103 T10 baz 4
101 T01 foo 1
102 T32 bar 2
时间:
In [77]: %timeit df1.unstack([0, 2]).ix[df2.no].stack([1, 2]).swaplevel(0, 1)
10 loops, best of 3: 18.8 ms per loop
In [78]: %timeit df1.reset_index(level=['id','name']).reindex(df2.no).reset_index().set_index(['id','no','name'])
The slowest run took 4.41 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached
100 loops, best of 3: 4.41 ms per loop
解决方案
df.unstack([0, 2]).ix[df2.no].stack([1, 2]).swaplevel(0, 1)
说明
unstack([0, 2]) 将第 1 级和第 3 级索引放入 [-2, -1] 级列。这隔离了您关心的级别。
ix[df2.no]按照您喜欢的顺序订购剩余的级别。
stack([1, 2]) 从列中获取级别并将它们放回索引中。
swaplevel(0, 1) 将索引级别恢复为原始顺序。
我有一个这样的数据框df：
a b
id no name
T01 101 foo 1
T32 102 bar 2
T10 103 baz 4
其中索引为 id, no and name。我有另一个数据框 df2 具有我希望的索引顺序
no
0 103
1 101
2 102
我需要数据框
a b
id no name
T10 103 baz 4
T01 101 foo 1
T32 102 bar 2
我见过使用 df.loc[df2.no.values] 和 df.reindex(df2.no) 但是因为我有多索引数据帧它似乎不起作用
我应该用什么来将键 no 中的 df 排序为 df2 中的顺序？
一种可能的解决方案 reset_index, reindex and last set_index：
print df1.reset_index(level=['id','name'])
.reindex(df2.no)
.reset_index()
.set_index(['id','no','name'])
a b
id no name
T10 103 baz 4
T01 101 foo 1
T32 102 bar 2
如果级别顺序不重要：
print df1.reset_index(level=['id','name'])
.reindex(df2.no)
.set_index(['id','name'], append=True)
a b
no id name
103 T10 baz 4
101 T01 foo 1
102 T32 bar 2
时间:
In [77]: %timeit df1.unstack([0, 2]).ix[df2.no].stack([1, 2]).swaplevel(0, 1)
10 loops, best of 3: 18.8 ms per loop
In [78]: %timeit df1.reset_index(level=['id','name']).reindex(df2.no).reset_index().set_index(['id','no','name'])
The slowest run took 4.41 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached
100 loops, best of 3: 4.41 ms per loop
解决方案
df.unstack([0, 2]).ix[df2.no].stack([1, 2]).swaplevel(0, 1)
说明
unstack([0, 2]) 将第 1 级和第 3 级索引放入 [-2, -1] 级列。这隔离了您关心的级别。
ix[df2.no]按照您喜欢的顺序订购剩余的级别。
stack([1, 2]) 从列中获取级别并将它们放回索引中。
swaplevel(0, 1) 将索引级别恢复为原始顺序。