python-使用.loc访问多索引数据框时如何保留列顺序？

让我们得到以下具有多索引列的数据框

import numpy as np
import pandas as pd 

a = ['i', 'ii']
b = list('abc')
mi = pd.MultiIndex.from_product([a,b])
df = pd.DataFrame(np.arange(100,100+len(mi)*3).reshape([-1,len(mi)]), 
                  columns=mi)
print(df)
#     i             ii
#     a    b    c    a    b    c
# 0  100  101  102  103  104  105
# 1  106  107  108  109  110  111
# 2  112  113  114  115  116  117

我使用.loc []和pd.IndexSlice尝试以这种顺序选择列’c’和’b’.

idx = pd.IndexSlice
df.loc[:, idx[:, ['c','b']]]

但是,如果我查看输出,则不遵守请求的排序！

#     i        ii
#     b    c    b    c
# 0  101  102  104  105
# 1  107  108  110  111
# 2  113  114  116  117

这是我的问题：

>为什么熊猫不保留订购顺序？我认为这很危险,因为列表[‘c’,’b’]暗含了从用户角度的排序.
>如何在保留顺序的同时通过loc []访问列？

解决方法:

引用此link：

I don’t think we make guarantees about the order of returned values
from a .loc operation so I am inclined to say this is not a bug but
let’s see what others say

因此,我们应该改用reindex：

df.reindex(columns=pd.MultiIndex.from_product([a,['c','b']]))
     i        ii     
     c    b    c    b
0  102  101  105  104
1  108  107  111  110
2  114  113  117  116

标签：multi-index,pandas,python
来源： https://codeday.me/bug/20191108/2007218.html