Python Pandasはマルチインデックスを列でソートしてもツリー構造を保持します

Question

pandasを使用する0.20.3データフレームのn個のマルチレベルを列（ 'D'）で値を（降順に）ソートしようとしています。維持されています。

例入力：

    D 
A  B  C 
Gran1 Par1 Child1 3 
      Child2 7 
      Child3 2 
     Par2 Child1 9 
      Child2 2 
     Par3 Child1 6 
Gran2 Par1 Child1 3 
     Par2 Child1 8 
      Child2 2 
      Child3 3 
     Par3 Child1 6 
      Child2 8 

所望の結果：マルチレベルのインデックスをソートし、注文に関連する他の問題を

    D 
A  B  C 
Gran2 Par3 Child2 8 
      Child1 6 
     Par2 Child1 8 
      Child3 3 
      Child2 2 
     Par1 Child1 3 
Gran1 Par1 Child2 7 
      Child1 3 
      Child3 2 
     Par2 Child1 9 
      Child2 2 
     Par3 Child1 6 

ソリューション、指標の実際のレベルをソートまたは維持することに焦点を合わせているように見えます列をソートしながら順番に並べ替えます。列の値を使用してインデックスをその特定のレベルの集計値でソートするマルチレベルソートは見つかりませんでした。どんな提案も大歓迎です。

Answer 1

あなたはすべてのそれらの組み合わせによって3つの別々の配列と並べ替えを作成する必要があります。この例では、Numpyのnp.lexsortを使用して並べ替えを行い、次にその並べ替えを尊重するためにilocを使用します。最後に逆の並べ替えを取得するためにa[::-1]を使用します。

a = np.lexsort([ 
    df.D.values, 
    df.groupby(level=[0, 1]).D.transform('sum').values, 
    df.groupby(level=0).D.transform('sum').values 
]) 

df.iloc[a[::-1]] 

        D 
A  B C   
Gran2 Par3 Child2 8 
      Child1 6 
     Par2 Child1 8 
      Child3 3 
      Child2 2 
     Par1 Child1 3 
Gran1 Par1 Child2 7 
      Child1 3 
      Child3 2 
     Par2 Child1 9 
      Child2 2 
     Par3 Child1 6 

Answer 2

sum値、その後sort_valuesと最後set_indexためtransformその後、MultiIndexからの列のreset_indexが必要：

df = df.reset_index() 
df['G'] = df.groupby(['A','B'])['D'].transform('sum') 

df = df.sort_values(['A','G','D'], ascending=False).drop('G',1).set_index(['A','B','C']) 
print (df) 

        D 
A  B C   
Gran2 Par3 Child2 8 
      Child1 6 
     Par2 Child1 8 
      Child3 3 
      Child2 2 
     Par1 Child1 3 
Gran1 Par1 Child2 7 
      Child1 3 
      Child3 2 
     Par2 Child1 9 
      Child2 2 
     Par3 Child1 6