Python Pandas MultiIndex.sortlevel()

Python是一种进行数据分析的伟大语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas MultiIndex.sortlevel()函数将MultiIndex按要求的级别排序。其结果将尊重该层的相关因素的原始排序。

语法: MultiIndex.sortlevel(level=0, ascending=True, sort_remaining=True)

参数 :
level : [list-like, int or str, default 0] 如果给定的是字符串，必须是级别的名称 如果是列表，必须是级别的名称或ints
ascending : 假的，按降序排序 也可以是一个列表，指定一个定向排序
sort_remaining :按级别后的剩余级别排序。

返回值 :
sorted_index :结果的索引
indexer :原始索引中输出值的索引

例子#1：使用MultiIndex.sortlevel()函数对MultiIndex的第0层进行降序排序。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the MultiIndex
midx = pd.MultiIndex.from_arrays([['Networking', 'Cryptography', 
                                     'Anthropology', 'Science'],
                                             [88, 84, 98, 95]])
  
# Print the MultiIndex
print(midx)

输出 :

现在让我们对MultiIndex的第0层按降序排序。

# sort the 0th level in descending order.
midx.sortlevel(level = 0, ascending = False)

输出 :

正如我们在输出中所看到的，该函数返回了一个新的对象，该对象具有按降序排序的第0级。

例子2：使用MultiIndex.sortlevel()函数对MultiIndex的第1层按递增顺序排序。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the MultiIndex
midx = pd.MultiIndex.from_arrays([['Networking', 'Cryptography', 
                                     'Anthropology', 'Science'], 
                                             [88, 84, 98, 95]])
  
# Print the MultiIndex
print(midx)

输出 :

现在让我们对MultiIndex的第一层按递增顺序进行排序。

# sort the 1st level of the MultiIndex in increasing order.
midx.sortlevel(level = 1, ascending = True)

输出 :

正如我们在输出中看到的，该函数返回了一个新的对象，该对象的第一层是按递增顺序排序的。