python-熊猫多索引排序特定字段

通过为组合的数据帧运行series.describe(),我在熊猫中获得了一个多索引. 如何按modelName.mean对这些系列进行排序,并且仅保留单独的字段？
这个

summary.sortlevel(1)['kappa']

对它们进行排序,但保留所有其他字段(如count).我怎样才能保持均值和标准差？

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这是df的文字表示.

                                             kappa
modelName                                         
biasTotal                          count  5.000000
                                   mean   0.526183
                                   std    0.013429
                                   min    0.507536
                                   25%    0.519706
                                   50%    0.525565
                                   75%    0.538931
                                   max    0.539175
biasTotalWithDistanceMetricAccount count  5.000000
                                   mean   0.527275
                                   std    0.014218
                                   min    0.506428
                                   25%    0.520438
                                   50%    0.529771
                                   75%    0.538475
                                   max    0.541262
lightGBMbiasTotal                  count  5.000000
                                   mean   0.531639
                                   std    0.013819
                                   min    0.513363

解决方法:

您可以这样操作：

数据：

In [77]: df
Out[77]:
                        0
level_1 level_0
a       25%      2.000000
        50%      4.000000
        75%      7.000000
        count    5.000000
        max      7.000000
        mean     4.400000
        min      2.000000
        std      2.509980
b       25%      2.000000
        50%      6.000000
        75%      8.000000
        count    5.000000
        max      8.000000
        mean     5.000000
        min      1.000000
        std      3.316625
c       25%      3.000000
        50%      4.000000
        75%      5.000000
        count    5.000000
        max      8.000000
        mean     4.000000
        min      0.000000
        std      2.915476
d       25%      4.000000
        50%      8.000000
        75%      8.000000
        count    5.000000
        max      9.000000
        mean     6.000000
        min      1.000000
        std      3.391165

解：

In [78]: df.loc[pd.IndexSlice[:, ['mean','std']], :]
Out[78]:
                        0
level_1 level_0
a       mean     4.400000
        std      2.509980
b       mean     5.000000
        std      3.316625
c       mean     4.000000
        std      2.915476
d       mean     6.000000
        std      3.391165

设定：

df = (pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(5,4)),columns=list('abcd'))
        .describe()
        .stack()
        .reset_index()
        .set_index(['level_1','level_0'])
        .sort_index()
)

标签：multi-index,python,pandas,sorting,dataframe
来源： https://codeday.me/bug/20191012/1903488.html