Порядок Python кросс-таблицы

Question

Я анализирую набор данных и пытаюсь добавить одну функцию в процесс / сценарий отчетности: после создания кросс-таблицы я объединяю детали данных и хочу переиндексировать, но используя относительное значение и расположить ихв приведенном ниже списке переиндексации от самого нового до самого старого:

df11:

Date_Viewed          Doc_ID
2018-04-01 00:56:00   1234
2018-04-01 00:56:02   1234
2018-04-02 03:29:46   5678
2018-04-02 10:12:16   5678

df11 = (pd.crosstab(df11['Doc_ID'], df11['Date_Viewed'].dt.strftime('%m/%Y'))
    .reset_index()
    .rename_axis([None],axis=1)
    .merge(df5, how = 'left', on='Doc_ID')
    .sort_values('count', ascending=False).reset_index(drop=True)
    )
print(df11)

Doc_ID  05/2018  06/2018  07/2018  08/2018  count  SubType  Name
1234     327      383      290      241    1622    Report   Revenue
5678     530      182      262      197    1503    Report   Profit


#this is the only way i have found to be able to reindex them(create a new DF and then use an absolute reference to move the date columns around)
df12 = pd.DataFrame()
df12 = df11
df12.index.names = [None]
df12 = df12.reindex(['Doc_ID', 'Name', 'SubType',  '08/2018','07/2018','06/2018','count'], axis=1)

Любая помощь, которую вы можете оказать по любому из этих вопросов, будет принята с благодарностью!