Wie wird der Lexsort-Status beim Hinzufügen zu einem multi-indexierten DataFrame beibehalten?

Question

sagen, dass ich einen Datenrahmen mit Pandas konstruieren, multi-indizierte Spalten:

mi  = pd.MultiIndex.from_product([['trial_1', 'trial_2', 'trial_3'], ['motor_neuron','afferent_neuron','interneuron'], ['time','voltage','calcium']]) 
ind  = np.arange(1,11) 
df  = pd.DataFrame(np.random.randn(10,27),index=ind, columns=mi) 

Link to image of output dataframe

sagen, dass ich von der Testversion 1. Ich kenne nur die Spannungsdaten möchten, dass der folgende Code fehlschlägt, weil die Indizes sind lexikalisch nicht sortiert:

idx = pd.IndexSlice 
df.loc[:,idx['trial_1',:,'voltage']] 

wie in another post erläutert, ist die Lösung der Datenrahmen der Indizes zu sortieren, die wie erwartet funktioniert:

dfSorted = df.sortlevel(axis=1) 
dfSorted.loc[:,idx['trial_1',:,'voltage']] 

Ich verstehe, warum dies notwendig ist. Allerdings sage ich eine neue Spalte hinzufügen möchten:

dfSorted.loc[:,('trial_1','interneuron','scaledTime')] = 100 * dfSorted.loc[:,('trial_1','interneuron','time')] 

Jetzt dfSorted nicht mehr sortiert, da die neue Spalte auf das Ende geheftet wurde, anstatt in Ordnung kuschelte. Wieder muss ich sortlevel anrufen, bevor ich mehrere Spalten auswähle.

Ich denke, dass dies für sich wiederholenden, fehleranfälligen Code sorgt, besonders wenn ich dem viel größeren Datenrahmen in meinem eigenen Projekt viele Spalten hinzufüge. Gibt es eine (möglichst saubere) Art, neue Spalten in lexikalischer Reihenfolge einzufügen, ohne Sortlevel immer wieder aufrufen zu müssen?

Answer 1

Ein Ansatz wäre filter zu verwenden, die auf den Spaltennamen einen Textfilter tut:

In [117]: df['trial_1'].filter(like='voltage') 
Out[117]: 
    motor_neuron afferent_neuron interneuron 
     voltage   voltage  voltage 
1  -0.548699  0.986121 -1.339783 
2  -1.320589  -0.509410 -0.529686