如何在Pandas多级索引DataFrame中使用Natsort进行排序？

你的报错是因为Pandas 1.1.5版本的sort_index不支持对MultiIndex使用key参数，该版本中MultiIndex的isna方法未实现，导致调用natsort_keygen()时触发错误。以下是两种适配你版本的解决方案：

方案一：提取quarter数字排序（无需natsort） #

直接从quarter中提取数字部分转为整数，以此作为排序依据，无需依赖第三方库：

# 将多级索引转为普通列
df_reset = df.reset_index()
# 提取quarter中的数字并转为整数
df_reset['q_num'] = df_reset['quarter'].str.extract(r'Q(\d+)').astype(int)
# 按date、code、q_num排序后还原索引
df_sorted = df_reset.sort_values(by=['date', 'code', 'q_num']) \
                    .drop('q_num', axis=1) \
                    .set_index(['date', 'code', 'quarter'])

方案二：用natsort生成排序索引 #

如果你更倾向于使用natsort的自然排序逻辑，可以通过生成排序索引来实现：

from natsort import index_humane

# 转为普通列
df_reset = df.reset_index()
# 生成quarter的自然排序位置索引
sort_pos = index_humane(df_reset['quarter'])
# 按date、code和排序位置排序后还原索引
df_sorted = df_reset.iloc[sort_pos] \
                    .sort_values(by=['date', 'code']) \
                    .set_index(['date', 'code', 'quarter'])

两种方案都能实现Q1→Q2→…→Q9→Q10→Q11→Q12的自然排序，且适配你当前的Pandas 1.1.5版本。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jas