Question

试图提炼出here问题的本质。当有问题的索引有多个级别时，似乎DataFrame.sort_index失败，如果您尝试在添加列后执行排序，其中一个级别中包含数值。

这就是我的意思。首先，设置（请注意，所有DataFrame中的列都处于“顺序”状态，且4“缺失”）：

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(0)
data = np.random.randn(3,4)

df_single_float = pd.DataFrame(data, index=list('abc'), columns=[1., 3., 2., 5.])
df_multi_float = pd.DataFrame(data, index=list('def'), columns=pd.MultiIndex.from_tuples([('red', i) for i in [1., 3., 2., 5.]]))

df_list = [df_single_float, df_multi_float]

这让我们来到这里：

for df in df_list:
    print df

          1         3         2         5
a  1.764052  0.400157  0.978738  2.240893
b  1.867558 -0.977278  0.950088 -0.151357
c -0.103219  0.410599  0.144044  1.454274
        red                              
          1         3         2         5
d  1.764052  0.400157  0.978738  2.240893
e  1.867558 -0.977278  0.950088 -0.151357
f -0.103219  0.410599  0.144044  1.454274

到目前为止一切顺利。现在让我们对它们进行排序：

for df in df_list:
    print df.sort_index(axis=1)

          1         2         3         5
a  1.764052  0.978738  0.400157  2.240893
b  1.867558  0.950088 -0.977278 -0.151357
c -0.103219  0.144044  0.410599  1.454274
        red                              
          1         2         3         5
d  1.764052  0.978738  0.400157  2.240893
e  1.867558  0.950088 -0.977278 -0.151357
f -0.103219  0.144044  0.410599  1.454274

完美无缺。在所有这两种情况下，列都以自然顺序出现。让我们为每个数据框添加一列：

df_single_float[4.0] = 'hello'
df_multi_float[('red', 4.0)] = 'world'

for df in df_list:
    print df   

          1         3         2         5      4
a  1.764052  0.400157  0.978738  2.240893  hello
b  1.867558 -0.977278  0.950088 -0.151357  hello
c -0.103219  0.410599  0.144044  1.454274  hello
        red                                  red
          1         3         2         5      4
d  1.764052  0.400157  0.978738  2.240893  world
e  1.867558 -0.977278  0.950088 -0.151357  world
f -0.103219  0.410599  0.144044  1.454274  world

这里看起来还不错。新栏目在右边。而且由于我们上面的不排序，旧列是“乱序”。正如所料。但现在让我们尝试对这些DataFrame进行排序，看看它们的外观：

for df in df_list:
    print df.sort_index(axis=1)

          1         2         3      4         5
a  1.764052  0.978738  0.400157  hello  2.240893
b  1.867558  0.950088 -0.977278  hello -0.151357
c -0.103219  0.144044  0.410599  hello  1.454274
        red                                  red
          1         2         3         5      4
d  1.764052  0.978738  0.400157  2.240893  world
e  1.867558  0.950088 -0.977278 -0.151357  world
f -0.103219  0.144044  0.410599  1.454274  world

在这里，我们看到了我要强调的问题：常规旧版Index编辑DataFrame正确排序。但MultiIndex ed DataFrame似乎没有正确排序。我已经确认使用int代替float数字时，行为是相同的，因为我上面有[1., 3., 2., 5.]。我在这里做错了吗？这似乎不是你应该从排序中得到什么的预期行为，是吗？

添加版本信息：

pd.__version__
Out[9]:
'0.14.0'
In [10]:

np.__version__
Out[10]:
'1.8.1'

根据对sortlevel的评论进行修改。我认为这不起作用：

print df_multi_float.sortlevel(axis=1)

        red                                  red
          1         2         3         5      4
d  1.764052  0.978738  0.400157  2.240893  world
e  1.867558  0.950088 -0.977278 -0.151357  world
f -0.103219  0.144044  0.410599  1.454274  world

Pandas sort_index失败，MultiIndex包含浮点数作为一个级别（添加列时）

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