我已经使用以下方法对第一级索引进行了排序：groupby pandas python的自定义排序顺序函数
def my_func(group):
return sum(group["B"]*group["C"])
idx=df.groupby('A').apply(my_func).reindex(df.index.get_level_values(0))
df.iloc[idx.argsort()]
问题是，第二级排序在对第一级进行排序后变得混乱。如何确保组内订单得到保留？
从
A B C
1 0 1 8
1 3 3
2 0 1 2
1 2 2
3 0 1 3
1 2 4
至
A B C
2 0 1 2
1 2 2
3 0 1 3
1 2 4
1 0 1 8
1 3 3
而不是（倒数2行）
A B C
2 0 1 2
1 2 2
3 0 1 3
1 2 4
1 1 3 3
0 1 8
我认为您需要稳定的排序算法- mergesort：
idx=df.index.get_level_values(0).map(df.groupby('A').apply(my_func))
df = df.iloc[idx.argsort(kind='mergesort')]
print (df)
B C
A
2 0 1 2
1 2 2
3 0 1 3
1 2 4
1 0 1 8
1 3 3
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