pandas 的 pivot_table 似乎只按字母顺序返回列，这样
pivot_table(tips, 'tip_pct', rows=['sex', 'day'], cols='smoker', aggfunc=len)
给出：
smoker No Yes
sex day
Female Fri 2 7
Sat 13 15
Sun 14 4
Thur 25 7
Male Fri 2 8
Sat 32 27
Sun 43 15
Thur 20 10
如果我想放在Thur上方Fri和Yes左侧No，我会怎么做？
使用pandas 0.15 中引入的Categories，可以将 'day' 和 'smoker' 列转换为具有预定义顺序的类别。pivot_table() 将使它们保持排序。
>>> pt = pd.pivot_table(df, 'tip_pct', index=['sex', 'day'], columns='smoker', aggfunc=pd.np.sum)
smoker No Yes
sex day
Female Fri 0 4
Sat 0 5
Sun 0 5
Thu 9 3
Male Fri 0 4
Sat 1 5
Sun 1 5
Thu 9 3
>>> df["day"] = df["day"].astype('category', categories=["Thu", "Fri", "Sat", "Sun"])
>>> df["smoker"] = df["smoker"].astype('category', categories = ["Yes", "No"])
>>> pt = pd.pivot_table(df, 'tip_pct', index=['sex', 'day'], columns='smoker', aggfunc=pd.np.sum)
smoker Yes No
sex day
Female Thu 3 9
Fri 4 0
Sat 5 0
Sun 5 0
Male Thu 3 9
Fri 4 0
Sat 5 1
Sun 5 1
为这些变量分配虚拟值，然后使用这些值对轴上的框架进行排序。这绝对是一个黑客。
In [47]: list_of_days = ['Mon', 'Tues', 'Wed', 'Thur', 'Fri', 'Sat', 'Sun']
In [48]: ri = df.reset_index()
In [49]: day = np.unique(ri.day)
In [50]: day_index = [list_of_days.index(d) for d in day]
In [51]: ri['day_index'] = day_index
In [52]: ri
Out[52]:
day_index sex day no yes
0 4 female Fri 1 47
1 5 female Sat 42 16
2 6 female Sun 15 48
3 3 female Thur 15 49
4 4 male Fri 48 42
5 5 male Sat 41 14
6 6 male Sun 6 36
7 3 male Thur 9 20
In [53]: ri.sort(['sex', 'day_index', 'day']).set_index(['sex', 'day']).drop('day_index', axis=1)
Out[53]:
no yes
sex day
female Thur 15 49
Fri 1 47
Sat 42 16
Sun 15 48
male Thur 9 20
Fri 48 42
Sat 41 14
Sun 6 36
我只展示了索引的解决方案，但对于列你可以做类似的事情。
我最终使用了与克劳德先生不同的技巧：命名我的日子
[
' Mon',
' Tue',
' Wed',
' Thu',
' Fri',
' Sat',
'Sun']