如何解决Python Pandas 动态重新排序列？
有没有办法动态重新排序多索引中的列？
在下面的示例中，数据集不包括“16.11-22.11”。但是，在未来的数据集中，它可能包含也可能不包含“16.11-22.11”。因此，为什么我只需要在
上专门对列重新排序'GM(%)','GM' and 'S'
代替
('01.11-08.11','A','GM(%)'),('01.11-08.11','S'),'B','GM'),这也意味着不可能预先定义一个元组来重新排序整个 MultiIndex。 （解释：如果我像下面这样预定义列变量，我会在未来的数据集中错过 16.11-22.11 的日期）
数据框：
columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('01.11-08.11',('09.11-15.11','S')])
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('CompA','jan'),('CompB','feb')
],names=['Company','Test Dates'])
df = pd.DataFrame([('1','2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12'),('1','12')
],index = index,columns = columns)
哪个，运行时看起来像这样：
01.11-08.11 ... 09.11-15.11
A B ... A B
GM GM(%) S GM GM(%) ... GM(%) S GM GM(%) S
Company Test Dates ...
CompA jan 1 2 3 4 5 ... 8 9 10 11 12
CompB feb 1 2 3 4 5 ... 8 9 10 11 12
[2 rows x 12 columns]
我想要的样子：
01.11-08.11 ... 09.11-15.11
A B ... A B
S GM GM(%) S GM ... GM GM(%) S GM GM(%)
Company Test Dates ...
CompA jan 1 2 3 4 5 ... 8 9 10 11 12
CompB feb 1 2 3 4 5 ... 8 9 10 11 12
[2 rows x 12 columns]
我一直在尝试对索引进行排序、重置索引和再次设置索引，但无济于事。
非常感谢任何帮助！
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