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分层索引是 pandas 中一个重要的特性，能让我们在一个轴（axis）上有多个index levels（索引层级）。 它可以让我们在低维格式下处理高维数据。 我们可以通过MultiIndex类的相关方法，预先创建一个MultiIndex对象，然后作为Series与DataFrame中的index（或columns）参数值。 同时，可以通过names参数指定多层索引的名称。 本文介绍了如何在 Pandas 中创建和使用多重索引（MultiIndex）对象，包括通过 MultiIndex.from_tuples、MultiIndex.from_product和MultiIndex.from_frame等方法生成多重索引，并将其应用于Series和DataFrame中。 通…
pandas.MultiIndex 是 pandas 中用于分层索引的数据结构，允许在单个索引中存储多个级别的标签。 它非常适合需要表示多重分类的复杂数据结构，例如分层行或列标签。 MultiIndex 可以用于创建分组数据、透视表和层次化的索引，从而提升数据组织和分析的灵活性。 构造方法： levels：序列或列表，包含每个索引级别的唯一标签值。 它定义了每个层级的可能值。 codes：序列或列表，包含每个级别对应的整数索引。 它对应 levels 中的标签值的编码。 sortorder：整数或 None，表示索引应按第几个级别进行排序。 如果没有设置则保持默认顺序。 names：序列或列表，指定每个级别的名称。 通常是每个索引层级的标签。 在本文中，我们将介绍Pandas中的多层索引（multiindex）并探讨如何在使用列时选择第二层级别。 使用多层索引可以有效地处理高维数据集，并提供更多的灵活性和功能。 下面，我们将介绍如何创建和操作多层索引数据框，并以具体示例说明如何选择第二层级别。 阅读更多： Pandas 教程. 我们可以使用Pandas的MultiIndex类来创建多层索引数据框。 下面是一个具有两个级别的示例，其中第一个级别表示“年份”，第二个级别表示“季度”。 index=pd.MultiIndex.from_tuples([(date.year, date.quarter) for date in dates], . names=['year', 'quarter'])) print(data) MultiIndex 对象是标准 Index 对象的层级对应物， Index 对象通常在 pandas 对象中存储轴标签。 您可以将 MultiIndex 视为一个元组数组，其中每个元组都是唯一的。 MultiIndex 可以从数组列表（使用 MultiIndex.from_arrays()）、元组数组（使用 MultiIndex.from_tuples()）、可迭代对象的交叉集（使用 MultiIndex.from_product()）或 DataFrame （使用 MultiIndex.from_frame()）创建。 Index 构造函数在传递元组列表时将尝试返回 MultiIndex。 以下示例演示了初始化 MultiIndex 的不同方法。
创建的MultiIndex对象既可以作为行索引，也可以作为列索引。 上面的df有3行，行索引内容分别是A、B、C，列索引是前面生成的MultiIndex对象，有8种值。 如何访问DataFrame中的数据？ （如果是多层次，索引方法的差异在哪里？
也可以看看 MultiIndex.from_arrays 将数组列表转换为 MultiIndex。 MultiIndex.from_product 根据可迭代对象的笛卡尔积创建 MultiIndex。 MultiIndex.from_tuples 将元组列表转换为 MultiIndex。 MultiIndex.from_frame 从数据帧创建多重索引。 Index 基本 pandas 索引类型。 在上一篇文章中介绍了如何创建 Pandas 中的 单层索引，今天给大家带来的是如何创建Pandas中的 多层索引。 pd.MultiIndex，即具有多个层次的索引。 通过多层次索引，我们就可以操作整个索引组的数据。 本文主要介绍在Pandas中创建多层索引的6种方式： pd.MultiIndex.from_arrays ()：多维数组作为参数，高维指定高层索引，低维指定低层索引。 pd.MultiIndex.from_tuples ()：元组的列表作为参数，每个元组指定每个索引 (高维和低维索引)。 pd.MultiIndex.from_product ()：一个可迭代对象的列表作为参数，根据多个可迭代对象元素的笛卡尔积（元素间的两两组合）进行创建索引。 [22,25,27]
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