如何正确排序多索引pandas DataFrame

Question

我有一个多索引的pandas数据框，如下所示：

Antibody                 Time Repeats           
Akt                      0    1         1.988053
                              2         1.855905
                              3         1.416557
                         5    1         1.143599
                              2         1.151358
                              3         1.272172
                         10   1         1.765615
                              2         1.779330
                              3         1.752246
                         20   1         1.685807
                              2         1.688354
                              3         1.614013
                         .....        ....
                         0    4         2.111466
                              5         1.933589
                              6         1.336527
                         5    4         2.006936
                              5         2.040884
                              6         1.430818
                         10   4         1.398334
                              5         1.594028
                              6         1.684037
                         20   4         1.529750
                              5         1.721385
                              6         1.608393

（请注意，我只发布了一个antibody，antibody索引下有许多类似的条目），但它们都具有相同的格式。尽管为了空间错过了中间的条目，你可以看到我有6个实验重复，但它们没有正确组织。我的问题是：如何让DataFrame聚合所有重复。所以输出看起来像这样：

Antibody                 Time Repeats           
Akt                      0    1         1.988053
                              2         1.855905
                              3         1.416557
                              4         2.111466
                              5         1.933589
                              6         1.336527
                         5    1         1.143599
                              2         1.151358
                              3         1.272172
                              4         2.006936
                              5         2.040884
                              6         1.430818
                         10   1         1.765615
                              2         1.779330
                              3         1.752246
                              4         1.398334
                              5         1.594028
                              6         1.684037
                         20   1         1.685807
                              2         1.688354
                              3         1.614013
                              4         1.529750
                              5         1.721385
                              6         1.60839
                         .....        ....

提前致谢

Answer 1

我认为你需要sort_index：

df = df.sort_index(level=[0,1,2])
print (df)
Antibody  Time  Repeats
Akt       0     1          1.988053
                2          1.855905
                3          1.416557
                4          2.111466
                5          1.933589
                6          1.336527
          5     1          1.143599
                2          1.151358
                3          1.272172
                4          2.006936
                5          2.040884
                6          1.430818
          10    1          1.765615
                2          1.779330
                3          1.752246
                4          1.398334
                5          1.594028
                6          1.684037
          20    1          1.685807
                2          1.688354
                3          1.614013
                4          1.529750
                5          1.721385
                6          1.608393
Name: col, dtype: float64

或者您可以省略参数levels：

df = df.sort_index()
print (df)
Antibody  Time  Repeats
Akt       0     1          1.988053
                2          1.855905
                3          1.416557
                4          2.111466
                5          1.933589
                6          1.336527
          5     1          1.143599
                2          1.151358
                3          1.272172
                4          2.006936
                5          2.040884
                6          1.430818
          10    1          1.765615
                2          1.779330
                3          1.752246
                4          1.398334
                5          1.594028
                6          1.684037
          20    1          1.685807
                2          1.688354
                3          1.614013
                4          1.529750
                5          1.721385
                6          1.608393
Name: col, dtype: float64