189 8069 5689
小编给大家分享一下Pandas多层级索引怎么用，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
为鸡冠等地区用户提供了全套网页设计制作服务，及鸡冠网站建设行业解决方案。主营业务为做网站、成都网站建设、鸡冠网站设计，以传统方式定制建设网站，并提供域名空间备案等一条龙服务，秉承以专业、用心的态度为用户提供真诚的服务。我们深信只要达到每一位用户的要求，就会得到认可，从而选择与我们长期合作。这样，我们也可以走得更远！
Pandas库的名字来源于其中3种主要数据结构开头字母的缩写：
Panel,Dataframe,Series。
其中Series表示一维数据，Dataframe表示二维数据，Panel表示三维数据。
但实际上，当数据高于二维时，我们一般用包含多层级索引的Dataframe进行表示，而不是使用Panel。
原因是使用多层级索引展示数据更加直观，操作数据更加灵活，并且可以表示3维，4维乃至任意维度的数据。
1，指定多维列表作为columns
2，使用pd.MultiIndex中的方法显式生成多层级索引
可以使用pd.MultiIndex中的from_tuples等方法生成多层级索引。
3，使用set_index方法将普通列转成多层级索引
这种方法只能生成多层级行索引。
4，groupby和pivot_table等方法也可以生成带有多层级索引的结果
多层级索引Series或多层级DataFrame支持方括号直接取值，loc取值，和pd.IndexSlice切片取值等方法。
1，多层级Series的取值
2，多层级DataFrame的取值
多层级索引相关操作包括stack和unstack,set_index和reset_index，以及指定level的相关方法。
1，stack和unstack
2，set_index和reset_index
3，指定level的相关方法
以上是“Pandas多层级索引怎么用”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！