排序数据透视表（多索引）

Question

我正在尝试在数据透视表上放置两个“行标签”（Excel术语）后按降序对数据透视表的值进行排序。

样本数据：

x = pd.DataFrame({'col1':['a','a','b','c','c', 'a','b','c', 'a','b','c'],
                  'col2':[  1,  1,  1,  1,  1,   2,  2,  2,   3,  3,  3],
                  'col3':[  1,.67,0.5,  2,.65, .75,2.25,2.5, .5,  2,2.75]})
print(x)
   col1  col2  col3
0     a     1  1.00
1     a     1  0.67
2     b     1  0.50
3     c     1  2.00
4     c     1  0.65
5     a     2  0.75
6     b     2  2.25
7     c     2  2.50
8     a     3  0.50
9     b     3  2.00
10    c     3  2.75

要创建数据透视表，我使用以下函数：

pt = pd.pivot_table(x, index = ['col1', 'col2'], values = 'col3', aggfunc = np.sum)
print(pt)
           col3
col1 col2      
a    1     1.67
     2     0.75
     3     0.50
b    1     0.50
     2     2.25
     3     2.00
c    1     2.65
     2     2.50
     3     2.75

换句话说，这个变量pt首先按col1排序，然后按col2中col1的值排序，然后按col3排序。这很好，但我想按col3（值）进行排序，同时保持在col2中分组的组（此列可以是任何顺序并且随机排列）。

目标输出看起来像这样（col3按降序排列，col2中的任何顺序与col1组合）：

                   col3
    col1   col2    
     a       1     1.67
             2     0.75
             3     0.50

     b       2     2.25
             3     2.00 
             1     0.50

     c       3     2.75
             1     2.65
             2     2.50 

我已经尝试了下面的代码，但这只是对整个数据透视表值进行排序并丢失分组（我正在寻找组内的排序）。

    pt.sort_values(by = 'col3', ascending = False)

为了获得指导，这里提出了（并回答了）类似的问题，但是我无法使用提供的输出获得成功的输出：

Pandas: Sort pivot table

我从那个答案得到的错误是ValueError: all keys need to be the same shape

Answer 1

你需要reset_index为DataFrame，然后sort_values由col1和col3，最后set_index为MultiIndex：

df = df.reset_index()
       .sort_values(['col1','col3'], ascending=[True, False])
       .set_index(['col1','col2'])

print (df)
           col3
col1 col2      
a    1     1.67
     2     0.75
     3     0.50
b    2     2.25
     3     2.00
     1     0.50
c    3     2.75
     1     2.65
     2     2.50