熊猫：插入后重新索引多层列

Question

从两级列数据帧开始，我通过以下方式在第二级添加一列：

for metric in ('test_EER', 'test_AUC'):
    baseline = summary_df[metric]['lower_confidence_bound']['dummy']
    summary_df[metric, 'improvement'] = (summary_df[metric]['lower_confidence_bound'] -baseline)/baseline

这给了我一个无序的列索引，看起来像：

如何重新索引列，以使（'test_AUC'，'improvement'）适合在（'test_EER'）之前。另外，我也不想更改顺序平均值，std，lcb，改进。

Answer 1

对于您而言，手动安排将起作用：

cols = pd.MultiIndex.from_product((['test_AUC', 'test_EER'],
                                   ['mean', 'std', 'lower_bound', 'improvement']
                                  )
                                 )

df[cols]

输出：

  test_AUC                             test_EER                            
      mean std lower_bound improvement     mean std lower_bound improvement
0        0   0           0         0.6        0   0           0         0.1

Answer 2

概括@QuangHoang的答案：

cols = pd.MultiIndex.from_product( df.columns.levels)
df = df[cols]

将对其他列标签进行排序。