排序数据透视表（多索引）

Question

我试图在将两个“行标签”（Excel术语）放在数据透视表中后按降序排列数据透视表的值。

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 

要创建枢轴，我使用下列的函数：

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 

在话，该变量pt首先由col1排序，然后通过数值col2在col1之内，然后在col3之内。这很好，但我想排序col3（值），同时保持在col2（这一列可以是任何顺序和洗牌）的分组。

目标输出量会是这个样子（col3与任何顺序降序排列col2与该组的col1）：

    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 

我曾尝试下面的代码，但是这只是排序整个枢纽表值和失去分组（我正在寻找在组内排序）。

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

指导，类似的问题被问（回答）在这里，但我无法获得与所提供的输出端的成功输出：

Pandas: Sort pivot table

我从得到的错误答案是ValueError: all keys need to be the same shape

Answer 1

您可以通过col1和col3和最后需要reset_index为DataFrame，然后为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