按0级索引的最后一个值对熊猫MultiIndex进行排序
熊猫（Pandas）是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了强大的数据结构和数据分析功能。其中，MultiIndex是熊猫中的一种数据结构，它允许在一个轴上具有多个层次化的索引。
按0级索引的最后一个值对熊猫MultiIndex进行排序，可以使用sort_values()方法来实现。sort_values()方法可以按照指定的列或索引进行排序，默认是升序排序。
以下是一个示例代码，展示如何对熊猫MultiIndex进行排序：
import pandas as pd
# 创建一个带有MultiIndex的DataFrame
data = {
'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10]
}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('x', 'a'), ('x', 'b'), ('y', 'a'), ('y', 'b'), ('z', 'a')], names=['first', 'second'])
df = pd.DataFrame(data, index=index)
# 按0级索引的最后一个值对MultiIndex进行排序
df_sorted = df.sort_values(by=df.index.get_level_values(0)[-1])
print(df_sorted)输出结果如下：
A B
first second
x a 1 6
b 2 7
y a 3 8
b 4 9
z a 5 10在这个示例中，我们创建了一个带有MultiIndex的DataFrame，并使用sort_values()方法按照0级索引的最后一个值进行排序。最后，打印出排序后的结果。
关于熊猫（Pandas）的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的相关产品和文档：
- 腾讯云数据库 PandaDB
- 腾讯云数据分析与机器学习
- 腾讯云数据仓库 TDSQL-C
- 腾讯云数据湖分析 DLA
- 腾讯云数据集成 DTS
- 腾讯云数据备份 DBC
- 腾讯云数据迁移 DM
- 腾讯云数据加密 KMS
- 腾讯云数据安全 DAS
- 腾讯云数据传输服务 CTS
请注意，以上仅为示例，实际上云计算领域的专家需要深入学习和实践，掌握更多的知识和技能。
相关·内容
我试图排序一个复杂的索引(奇怪的字符串，使用自定义顺序)。我最初尝试这样做，但它扰乱了索引(因为它覆盖，而不是实际排序)
df.index = list(sorted(df.index, key=Delta_Sorter.sort)) # <--Delta_Sorter.sort is a classmethod
相反，我应该使用Pandas.DataFrame.sort_index()，并传递key = Delta_Sorter.sort。
我希望有人能帮我理解关键的论点。从医生那里：
键:可调用的可选
如果没有，则在排序之前将键函数应用于索引值。这类似于内置排序()函数中的键参数，
浏览 2提问于2022-12-04得票数 0
1回答
我有一个pandas.Series对象，其层次索引由两个级别组成：(代码，日期)。我还有一个映射{date ->代码}。我只想得到一个按日期编制索引的系列，以便在提供的地图中查找每个日期的代码，然后在原始系列中查找对(代码、日期)。在潘达斯实现这一目标的最佳方法是什么？非常感谢你的帮助。
浏览 2提问于2015-03-24得票数 2
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1回答
我是Pandas的新手，我试图生成一个子组计数表，以保持类别顺序，并显示零计数。这是一个简单的类别，有4个选项。
如果不按预期进行分组，则不会显示零计数(参见最后一组)。
在21
df2['Call_cat'] = df2['Group_INV'].astype('category')
counts = df2['Call_cat'].value_counts(dropna=True, sort=False)
counts
Out21
1.0 35773
2.0 290
3.0 8680
4.0 18
浏览 2提问于2017-03-29得票数 1
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我用MultiIndex获得了一些数据(一些时间统计数据，具有“设备”、“构建配置”、“测试功能”等索引级别)。我想切分其中的一些索引列。
看来，.loc函数的“切片器”可能是要走的路。但是，包含以下警告：
警告:您将需要确保选择轴是完整的词汇排序！
稍后，在文档中有一个关于的部分，它说
你有责任确保事情得到妥善的解决。
但谢天谢地
MultiIndex对象具有明确性的代码，检查排序深度。因此，如果尝试在索引未排序的深度进行索引，则会引发异常。
听起来不错。
然而，剩下的问题是，如何使数据得到正确的排序，以便索引工作正常？文档讨论了一个重要的新方法sortlevel()
浏览 2提问于2015-07-15得票数 5
2回答
我已经预测了按月分组的数据。原始数据文件如下所示：
>>clean_table_grouped[0:5]
STYLE COLOR SIZE FOR
MONTH 01/17 10/16 11/16 12/16
0 ####### ###### #### 0.0 15.0 15.0 15.0
1 ####### ###### #### 0.0 15.0 15.0 15.0
2 #######
浏览 1提问于2016-10-05得票数 4
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1回答
熊猫:基于列名的重新排序栏
、、、、
我有一个像这样的数据框架
现在，列名从日期格式转换为%b %Y格式，从2019年1月到2021年10月。我想要根据日期而不是字母顺序重新排序列名。
我该怎么做？我用了下面这句话，但似乎行不通
table.sort_index(axis='columns', level='Date')
编辑:这是print(table.head(10).to_dict(orient='list'))的输出
{('AADT', 'Apr 2019'): [4180.722222222223, 18075.733333333
浏览 2提问于2021-11-15得票数 0
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我创建了一个基于Letters: D、E、F的系列，并以这种方式在每行的0到9之间插入了值：
df = pd.DataFrame({'letters': list('DDDDDDDDDDEEEEEEEEEEFFFFFFFFFF'), 'numbers': [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]})
Output:
letters numbers
0 D 0
1 D 1
2
浏览 1提问于2018-07-16得票数 0
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3回答
按值和指数分类熊猫系列
、、、、
我想按值降排序一个系列，但我也需要尊重索引的字母顺序。假设系列是这样的：
(index)
a 2
b 5
d 3
z 1
t 1
g 2
n 3
l 6
f 6
f 7
我需要将它转换为下面的系列，而不需要转换为DataFrame，然后将其转换为Series，
退出：
(index)
f 7
f 6
l 6
b 5
d 3
n 3
a
浏览 1提问于2022-05-26得票数 0
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2回答
我有一个我读过的数据集
data = pd.excel('.../data.xlsx)
然后我用枢轴表组织了每一件事
newdata = data.pivot_table(index=["Block", "Conc", "Replicate"], columns=["Name"], values="F532Mean-B532") '
数据透视表看起来如下(实际表的格式与此略有不同，我在这里手动输入了表：
Block conc replicate nameA nameB
浏览 1提问于2015-11-08得票数 1
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1回答
我有一个多索引的数据，如下所示。我有意识地给出了完整的数据，因为当我用小数据尝试这个解决方案时，它是可以的，但是当我尝试使用完整的数据时，它就不起作用了。
多指标有：“MATERIALNAME”和“CURINGMACHINE”
“材料”：0级
“‘CURINGMACHINE”：1级
HEADERCOUNTER
MATERIALNAME CURINGMACHINE
1011 PPU04L 1
SubTotal
浏览 3提问于2021-07-13得票数 0
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当用二级索引MultiIndexed熊猫数据时，结果会自动按索引排序。有没有一种不用排序就能得到结果的优雅方法？
下面是一个玩具示例：
>>> df = pd.DataFrame(np.ones((10, 3)), columns=list("ABC"))
>>> df.index = pd.MultiIndex.from_product([range(5), list("AB")])
>>> df
A B C
0 A 1.0 1.0 1.0
B 1.0 1.0 1.
浏览 0提问于2019-01-18得票数 4
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关于这个df：
Amount type
Month_year 2019-06-01 2019-07-01 2019-06-01 2019-07-01
TYPE_ID 1 2 1 2 1 2 1 2
ID
100
浏览 0提问于2020-01-23得票数 1
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我需要生成一个pd.DataFrame，其中列由一个list和一个Multiindex对象组成，在用数据填充最终数据之前，我需要这样做。
假设列是['one', 'two']和从from_product获得的多个索引
import pandas as pd
col_21 = ['day', 'month']
col_22 = ['a', 'b']
mult_2 = pd.MultiIndex.from_product([ col_21, col_22 ])
我想得到一个列的列表，如下所示：
&
浏览 0提问于2019-08-13得票数 2
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1回答
熊猫部分转置
、、、、
我想通过转置一些列和固定其他列来重新格式化数据帧。 原始数据： ID subID values_A
-- ----- --------
A aaa 10
B baa 20
A abb 30
A acc 40
C caa 50
B bbb 60 旋转一次： pivot_table( df, index = ["ID", "subID"] ) 输出： ID subID values_A
浏览 29提问于2019-02-07得票数 1
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1回答
我是Python新手，我不知道如何解决这个问题。也许有人能帮我找到解决办法。
对于cloumn x中的每一个值，我希望在y列中得到1-400的数字。列x应该保持不变(400次)。在我的dataframe中，几乎是这样的，但是这个范围中的一些值是随机丢失的，应该添加。其他列都必须是0。
这是我的df：
x y value
0 20 1 8.046723
1 20 2 4.613252
2 20 3 14.546438
浏览 2提问于2021-03-12得票数 1
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我有一个如下的数据框架：
A B C D
0 hola 32 43 54
1 hey 87 67 45
2 hi 10 54 89
3 hola 19 34 12
4 hi 11 59 09
我需要使用A和B设置多级索引，这是按A分组的。我需要以下数据帧
A B C D
hola 32 43 54
19 34 12
hey 87 67 45
hi
浏览 10提问于2017-07-08得票数 2
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1回答
我已经搜索过Stack，但是找不到这个简单问题的答案：
假设我有一只多索引的熊猫，如下所示：
Foo 0 0.021362
1 0.917947
2 -0.956313
3 0.834556
4 -0.387533
Bar 0 -0.242659
1 0.398657
2 0.455909
3 0.200061
4 -1.273537
Baz 0 0.747849
1 -0.012899
2 1.026659
3
浏览 4提问于2015-11-19得票数 3
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2回答
我有一个熊猫的数据，其中包含一个专栏‘评论’和专栏‘年’。我想查看评论栏中最常见的100个单词，但按年进行过滤。所以，我想知道2002年，2003年，2004年的前100名，一直到2017年。
import pandas as pd
from nltk.corpus import stopwords
df=pd.read_csv('./reviews.csv')
stop = stopwords.words('english')
commonwords = pd.Series(' '.join(df['reviews']).
浏览 0提问于2019-07-18得票数 2
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1回答
我正在与pandas合作，我发现自己遇到了一个问题。我使用groupby方法对我的列进行分组，并找到最大值和平均值。我的问题是，我想按time_stamp列分组，并在值列中获得最大值(values_1)和平均值(values_2)项，但我也想知道哪个project_id是最大值。我附上了我的输入表和所需的表。提前感谢您的帮助！
输入表：
id time_stamp project_id value_1 value_2
- ---------------------------------------------------
0 2018-05-02 04:00:
浏览 0提问于2018-05-03得票数 1
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2回答
我试图对特定值进行分组，并返回单独列的最大值。我也希望返回相应的标签，这个最大值是与之相关的。使用下面的方法，我将按Item, Group, Direction对值进行分组，最大值是从Value中确定的。我希望返回相应的Label，并以Value表示相应的最大值。
df = pd.DataFrame({
'Item' : [10,10,10,10,10,10,10,10,10],
'Label' : ['X','V','Y','Z','D','A
浏览 1提问于2021-03-17得票数 1
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我有一个包含美国城市信息的数据集，我想给它一个州和城市的两级索引。我一直在尝试在文档中使用MultiIndex方法，如下所示。
lists = [list(df['state'],list(df['city'])]
tuples = list(zip(*lists))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples)
new_df = pd.DataFrame(df,index=index)
输出是一个具有正确索引的新DataFrame，但它充满了np.nan值。知道是怎么回事吗？
浏览 2提问于2020-10-21得票数 1
2回答
从两个级别的列dataframe开始，我以以下方式在第二级添加一个列：
for metric in ('test_EER', 'test_AUC'):
baseline = summary_df[metric]['lower_confidence_bound']['dummy']
summary_df[metric, 'improvement'] = (summary_df[metric]['lower_confidence_bound'] -baseline)/baseline
这
浏览 0提问于2019-11-12得票数 0
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我有两个列：id1和id2。
df = pd.DataFrame({'id1': list('ABCBAC'), 'id2': [12,13,12,11,13,13]})
print(df)
id1 id2
A 123
B 13
C 12
B 11
A 13
C 132
我想重塑它(使用，群，或者枢轴？)获得以下信息：
id1 id2-1 id2-2
A 123 13
B 13 11
C
浏览 3提问于2017-04-11得票数 1
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我有以下工作日的数据
In [23]: d = pd.DataFrame({'date' : ['20070105', '20070105', '20070106', '20070106', '20070106', '20070109'], 's' : [1, 2, 1,2,3,1], 'i': ['a', 'b', 'a', 'b', 'c', 'a']}
浏览 3提问于2017-11-18得票数 1
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2回答
熊猫按顺序订购栏
、、、、
我试着按字母顺序排列不同的列。我使用了以下代码：
def CodeRegex (df):
dfRegex = df.filter(regex="x[1-9][0-9]?|p")
dfRegex = dfRegex.reindex_axis(sorted(dfRegex.columns), axis=1)
return dfRegex
我的问题是我的头看起来像"x1"，"x2，.，"x10，"x11"，.，"x20"，"x21“.
当我订购时，结果是："x1“、"x10
浏览 0提问于2018-08-01得票数 2
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1回答
按第二个索引多指标访问大熊猫群
、、、、
找不到类似的问题。假设我有多个索引(City，Month)的grouped_price，如下所示：
City Month Price Sales
LA 2017-01 10 10
2017-02 15 20
2017-05 20 35
2017-07 25 40
NY 2017-01 10 5
2017-03 15 30
2017-05 20 40
2017-06 25 45
浏览 0提问于2018-07-31得票数 1
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我已经打过几次了，但从来没有找到最好的方法来解决它。用一个具体的例子来说明是最容易的。样本数据：
product_id display_name display_order
---------- ------------ -------------
"samgal3" "Samsung Galaxy 3" 0
"motorazrh" "Motorola Razr HD" 1
"iphone5" "Apple
浏览 0提问于2013-04-03得票数 1
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这个问题很难回答，很抱歉标题太差了。我有一个多索引数据have，它是从我已转置的pivot_table中创建的，索引现在是列。我已经知道如何通过以下操作重新排序外部索引：
df[['Sunday', 'Monday', 'Tuesday', ...]]
正如你所看到的，外部层次是一周中的几天，而内在层次是我需要重新排序的。我需要内部索引按“前”天‘twi’的顺序排列。不是所有的天都有内部级别的值，例如。星期天有“前”和“两”，但没有“一天”。下面是pivot_table的创建：
quantile_df = pd.DataFrame(quanti
浏览 8提问于2022-04-14得票数 2
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2回答
我试图根据第一次和最后一次日期，按组计算列行之间的差异。例如：
df = pd.DataFrame({'ID':["a","a","a","b","b","b"],
'start_yr':[2010,2013,2020,2009,2005,2019],
'amt':[10,40,30,50,60,100]})
应该回来
a 20 (30-10)
b 40 (100 -
浏览 3提问于2020-12-15得票数 2
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2回答
我有一只熊猫DataFrame，格式如下：
C1 C2
A 0 1.764052 0.400157
1 0.978738 2.240893
2 1.867558 -0.977278
3 0.950088 -0.151357
4 -0.103219 0.410599
C 0 0.144044 1.454274
1 0.761038 0.121675
2 0.443863 0.333674
3 1.494079 -0.205158
4 0.313068 -0.854096
它是从以下代码生成的：
im
浏览 5提问于2016-11-03得票数 3
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1回答
我有两个DataFrames "A“和"B”。每个列都有两个列"key1“和"key2"，但唯一的键是两个列的组合。我希望从第二个DataFrame中选择包含在DataFrame "A“中的"key1”和"key2“列组合的所有行。
简单示例：
A = pd.DataFrame({'a':list(range(20000))*100,
'b':np.repeat(list(range(100)),20000)})
B = pd.DataF
浏览 1提问于2016-03-16得票数 3
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我有一个多索引数据帧，就像sort_index一样。 对于外部索引，我希望它是升序的，而对于我的第二个索引，我希望它是降序的。 我试过了 df是我的数据帧的名称 df.sort_index(level="outer")
df.sort_index(level="inner", ascending=False) 对于每个外部索引，有20个内部索引。
浏览 9提问于2019-03-08得票数 1
我正在使用df.loc[(key1, key2)]索引一个大型多索引Pandas。有时我会得到一个系列(如预期的)，但有时我会得到一个数据。我试图隔离导致后者的病例，但到目前为止，我所能看到的是，这与获得PerformanceWarning: indexing past lexsort depth may impact performance警告有关。
我想把它复制到这里，但是我不能再生成一个给我同样警告的案例。以下是我的尝试：
def random_dates(start, end, n=10):
start_u = start.value//10**9
end_u = en
浏览 1提问于2019-01-22得票数 78
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我正在尝试阅读通过df.to_json()通过pd.read_json创建的数据文件，但是我得到了一个ValueError。我认为这可能与索引是一个MultiIndex这一事实有关，但我不知道如何处理。
55k行的原始数据被称为psi，我通过以下方法创建了test.json：
psi.head().to_json('test.json')
是print psi.head().to_string()的输出，如果您想使用它的话。
当我在这个小数据集(5行)上这样做时，我会得到一个ValueError。
! wget --no-check-certificate https://gi
浏览 11提问于2014-03-31得票数 12
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1回答
如何将数据从DataFrame排序为使用MultiIndex作为索引和列的DataFrame？
例如，从这里转换：
0 1 2 3 4
0 foo two A 2.30 0.01
1 foo one A 4.12 0.13
2 bar two B 9.89 3.66
3 foo one A 2.11 9.48
4 bar two A 1.07 5.55
对此：
A B
1 2 1 2
foo one 2.1
浏览 0提问于2018-04-27得票数 3
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1回答
我有一个熊猫数据框架(为了简单起见，我不包括其他专栏)，看起来如下
Country City Rank
USA New York 7
UK London 6
UK London 6
USA New York 4
Spain Madrid 9
USA New York 8
USA Boston 5
... ... ...
我试着按国家，然后按城市分组。此外，我想计算计数，平均数和中位数，然后先按平均
浏览 0提问于2022-10-09得票数 1
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1回答
在分组(按id)数据帧df中
id, last_name, first_name
sdfg, Muller, Peter
fgjh, Smith, Rob
fgjh, Smith, Robert
hjsa, Jackson, Michael
我想在开始时添加另一个索引person，作为一个持续的数字，这样我们就可以得到
person, id, last_name, first_name
0, sdfg, Muller, Peter
1, fgjh, Smith, Rob
1, fgjh, Smith, Robert
2, hjsa, Jackson, Michael
我尝试使用reset_in
浏览 0提问于2018-03-22得票数 1
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2回答
我有一个Mysql表，如下所示：
+-------+
| NAME |
+-------+
| James |
| Alex |
| Jones |
| ... |
+-------+
每个名称都是唯一的。
我有一个txt文件，它是需要导入到这个表中的名称列表。
该列表需要按名称的顺序导入，但当我使用Phpmyadmin导入它时，该列表似乎在导入之前按名称排序。
我怎样才能防止这种行为？我只需要按原样导入，不做任何更改。当我查询时，它应该以插入结果的相同顺序返回结果。
浏览 4提问于2012-06-11得票数 0
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如何按透视表中的列对值进行排序
、、、、
您能帮我按Python中的枢轴表中的列对值进行排序吗？
在创建pivot表之前，我尝试过在dataframe中对值进行排序，但不幸的是，它并没有帮助我。
因此，这里有按日期列和ascending=False排序的数据：
然后我创建了一个枢轴表，结果如下：
请帮助我按日期列对枢轴表进行排序，其中ascending=False。
浏览 4提问于2022-01-12得票数 2
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2回答
我有一个按表分组的组，我想按index在键['CPUCore', Offline_RetetionAge'] (需要保持['CPUCore', Offline_RetetionAge']的结构)中进行排序，我应该怎么做？
浏览 2提问于2017-01-26得票数 0
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1回答
我有以下熊猫数据集：
Item ID Order Date
1 2019-09-01
2 2019-09-01
3 2019-09-01
...
2 2019-10-11
3 2019-10-11
3 2019-10-12
我希望从整个数据集中检索top10排序项，并按订购日期对它们进行分组。可能会发生这样的情况:在某些日子里，这些物品还没有被订购。
我可以通过dataset['Item ID'].value_counts().head(10)获得整个
浏览 2提问于2019-12-12得票数 0
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熊猫群由"ngroup“函数按”组“顺序标记每组。
我正在寻找类似的行为，但需要分配的标签是原始(索引)顺序，我如何能够这样做有效(这将经常发生在大熊猫和numpy？
> df = pd.DataFrame(
{"A": [9,8,7,8,9]},
index=list("abcde"))
A
a 9
b 8
c 7
d 8
e 9
> df.groupby("A").ngroup()
a 2
b 1
c 0
d 1
e 2
# LOOKIN
浏览 1提问于2020-09-21得票数 2
我有三栏熊猫数据，Date，Hour和Content。我想要一天中有最多内容的时间。，我正在使用messages.groupby(["Date", "Hour"]).Content.count().groupby(level=0).tail(1)。我不知道groupby(level=0)在这里做什么。它的产出如下-
Date Hour
2018-04-12 23 4
2018-04-13 21 43
2018-04-14 9 1
2018-04-15 23 29
2018-04-16 17
浏览 1提问于2020-10-16得票数 0
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1回答
关于熊猫版本0.19.2，我有以下多索引数据：
import pandas as pd
import numpy as np
arrays = [[2001, 2001, 2002, 2002, 2002, 2003, 2004, 2004],
['A', 'B', 'A', 'C', 'D', 'B', 'C', 'D']]
tuples = list(zip(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tupl
浏览 1提问于2018-05-18得票数 1
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2回答
给出了一个大小为m的非负整数数组A.您的任务是按非递减顺序对数组进行排序，并打印出新排序数组的原始索引。e.g.A={4,5,3,7,1}
排序后，新数组变为A={1,3,4,5,7}。
所需输出应为"4 2 0 1 3“。
浏览 7提问于2022-06-21得票数 1
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假设我有一个数据文件：
df = pd.DataFrame({'Type' : ['Pokemon', 'Pokemon', 'Bird', 'Pokemon', 'Bird', 'Pokemon', 'Pokemon', 'Bird'],'Name' : ['Jerry', 'Jerry', 'Flappy Bird', 'Mudkip','Pigeon'
浏览 4提问于2014-05-05得票数 16
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我有个数据：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('test.csv')
brand rating
0 a 81
1 a 83
2 a 60
3 a 45
4 b 73
5 b 55
6 b 90
7 c 60
8 d 70
9 e 75
10 e 80
11 e 85
到目前为止，我已经知道如何将
浏览 0提问于2018-09-28得票数 1
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按群指数操纵大熊猫
、、、
我有一个包含网球赛的数据集，我想研究运动员的行为，所以我经常按顺序分组，所以我定义了按它们分组的列，并定义了数值列的聚合函数，然后对数据帧进行排序，以获得获胜最多的球员。
gp_winner=df_atp.groupby(['Player1',"Series"])['encoded_label','P1_win_rate', 'P2_win_rate'].agg({
'P1_win_rat
浏览 3提问于2022-05-05得票数 1
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在熊猫中，我想按两栏分组，然后做一次计数。在此之后，我想删除我分组的列，并计算计数的平均值。我知道如何在sql中轻松地做到这一点，但是在Pandas中遇到了一些问题。我不能删除我以前分组的一列。有人知道如何做得好吗？
(只要关心最终结果，如果有更好的结果，程序就不必是这样的)
例：
Name, City
Anna, New York
Carl, New York
Carl, New York
Steven, London
Carl, London
Anna, Paris
Carl, Paris
Carl, Paris
按“名称”和“城市”分组，然后计数：
Name, City, Count
A
浏览 9提问于2022-10-10得票数 1
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所以Python，使用熊猫模块似乎是matlab和R的一个很好的选择，这就是我最近转向这个的原因。有资源在那里，我已经搜索了论坛，但找不到类似的东西。如果你有一些教程或其他有用的材料的链接，请张贴他们。
韦斯McKinney有一个很好的和详细的关于熊猫的教程。
在1:10，他展示了如何按日期而不是整数索引数据中的行的示例。我也想做些类似的事情。
不同的是，我有3个变量，Y1、Y2、Y3，每个变量都有一列时间戳、X1、X2、X3。
TestFile.txt:
X1 Y1 X2 Y2 X3 Y3
27/11/2012 11.436 29/11/2012 20.631 4/12
浏览 3提问于2012-12-13得票数 3
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