Pandas透视表排序求助：按月份排序且保留客户列

嘿，我之前也折腾过一模一样的问题，终于摸出靠谱的解决办法了！你现在生成的透视表把client和month设成了多层索引，要实现每个客户下的月份从1到12有序排列，其实两步就能搞定：

• 第一步：确保月份列是可正确排序的类型
  如果你的month列当前是字符串格式（比如'1'、'2'这类），先把它转换成整数类型，避免出现'10'排在'2'前面的乌龙：

  vp_clients['month'] = vp_clients['month'].astype(int)
  

  要是你的月份是中文名称（比如'1月'、'2月'）或者英文名称（比如'Jan'、'Feb'），那就把它转换成有序类别，让Pandas明确知道正确的月份顺序：

  from pandas.api.types import CategoricalDtype
  
  # 按实际使用的月份名称顺序填写
  month_order = ['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月', '7月', '8月', '9月', '10月', '11月', '12月']
  month_cat_type = CategoricalDtype(categories=month_order, ordered=True)
  vp_clients['month'] = vp_clients['month'].astype(month_cat_type)
  

• 第二步：对透视表的多层索引排序
  生成透视表之后，直接用sort_index()方法指定排序规则，这样每个客户下面的月份会严格按1到12排列，同时保留客户的分组结构：

  df = pd.pivot_table(vp_clients, values='hours', index=['client', 'month'], aggfunc=sum)
  # 按客户分组，每组内按月份升序排列
  df_sorted = df.sort_index(level=['client', 'month'])
  

  你也可以用索引的位置来指定排序层级（month是第二个索引，位置为1），效果完全一致：

  df_sorted = df.sort_index(level=1)
  

这样处理后，你的透视表就会完美呈现每个客户对应1-12月的小时数，排序完全符合预期啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Timothy Mcwilliams