python数据处理中的 DataFrame 创建 MultiIndex

在Python的数据分析库pandas中，DataFrame是一种二维表格型的数据结构，它非常适合处理结构化数据。创建带有多级索引（MultiIndex，也称为复合索引或多级列头）的DataFrame可以帮助我们更好地组织和管理数据，特别是在数据分组、排序以及层次化分析时。

要创建一个多级索引的DataFrame，通常需要以下几个步骤：

1. 定义一级或二级索引：可以使用`pd.MultiIndex.from_tuples()`函数创建，输入是一系列元组，每个元组代表一个级别。例如，你可以这样创建两个列表，分别作为第一级和第二级索引：

   index_levels = [['A', 'B'], ['X', 'Y', 'Z']]

2. 列表或字典数据：然后结合这个多级索引和你的实际数据，可以是一个列表嵌套列表、字典或其他数据结构。例如：

   data = {
       ('A', 'X'): [1, 2],
       ('A', 'Y'): [3, 4],
       ('B', 'X'): [5, 6],
       ('B', 'Z'): [7, 8]
   }

3. 使用`pd.DataFrame()`构造DataFrame，并指定索引：

   df = pd.DataFrame(data, index=index_levels)

现在，`df`就是一个具有多级索引的DataFrame了，每一行和列都对应着多级索引中的标签。