pandas 数据透视表 - 有序类别导致意外的边距

使用 python 3.7 和 pandas 0.23.4。我正在尝试使用有序分类数据制作数据透视表。如果我包括边距，则小计的顺序似乎不正确。

import pandas as pd
m='male'
f='female'

data = {'num': [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],
        'age': [1,2,2,3,3,3,3,1,2,3],
        'sex': [f,f,f,f,f,f,f,m,m,m]}
df = pd.DataFrame(data=data)

df['age1'] = pd.Categorical(df['age'],categories=[3,2,1],ordered=True)
df['sex1'] = pd.Categorical(df['sex'],categories=[m,f],ordered=True)
pd.pivot_table(df,values='num',index='age1',columns='sex1',aggfunc='count',margins=True)

输出（边距顺序不正确，“所有”总和不在正确的行或列中）：

sex1  male  female  All
age1                   
3        1       4    2
2        1       2    3
1        1       1    5
All      7       3   10

预期输出（正确的保证金顺序）：

sex1  male  female  All
age1                   
3        1       4    5
2        1       2    3
1        1       1    2
All      3       7   10

在此示例中，最好使用ordered=False 创建类别。然而，我的大部分数据都是自动排序的（使用 pd.cut），所以我想知道这是否是预期行为，如果是，是否有办法删除使用订单创建的类别的排序？

Edit- 这是使用 pd.cut 的示例。我更改了“年龄”列值，使其与剪切顺序相反。

import pandas as pd
m='male'
f='female'
data = {'num': [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],
        'age': [3,3,3,3,2,2,1,1,2,3],
        'sex': [f,f,f,f,f,f,f,m,m,m]}
df = pd.DataFrame(data=data)
df['cut'] = pd.cut(df['age'],[1,2,3,4],labels=['<2','2','>2'],right=False)
pd.pivot_table(df,values='num',index='cut',columns='sex',aggfunc='count',margins=True)

输出，同样具有不正确的行边距（对应于 pd.cut 中的有序类别）。

sex  female  male  All
cut                   
<2        1     1    5
2         2     1    3
>2        4     1    2
All       7     3   10

预期输出将是正确的行边距顺序。

sex  female  male  All
cut                   
<2        1     1    2
2         2     1    3
>2        4     1    5
All       7     3   10

这是一个修复对于你原来的问题。从中删除有序参数df['age1'] and df['sex1']

我的改变：

import pandas as pd
m = 'male'
f = 'female'

data = {'num': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
        'age': [1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 1, 2, 3],
        'sex': [f, f, f, f, f, f, f, m, m, m]}
df = pd.DataFrame(data=data)

df['age1'] = pd.Categorical(df['age'], categories=[3, 2, 1])
df['sex1'] = pd.Categorical(df['sex'], categories=[m, f])
pd.pivot_table(df, values='num', index='age1',
               columns='sex1', aggfunc='count', margins=True)

Output:

sex  male   female  All
age1            
3     1     4        5
2     1     2        3
1     1     1        2
All   3     7       10

来自docs https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Categorical.html#pandas.Categorical: 该分类是否被视为有序分类。如果为 True，则结果分类将被排序。有序分类在排序时遵循其类别属性的顺序