dataframe多级索引

DataFrame多级索引是指在DataFrame中使用多个层级的索引来组织和访问数据。多级索引可以在行和列上同时存在，提供了更灵活的数据组织和查询方式。

在DataFrame中，多级索引可以通过以下几种方式实现：
1. 有序的索引和无序的索引：多级索引可以是有序的，也可以是无序的。有序的索引可以提高查询效率。
2. 索引的stack与unstack：stack操作可以将列索引转换为行索引，unstack操作可以将行索引转换为列索引。
3. 索引的设置与重置：可以通过设置和重置索引来改变DataFrame的多级索引。
4. 多级索引的数据累计方法：DataFrame提供了多种数据累计方法，如sum、mean、max等，可以在多级索引上进行操作。

下面是一个示例，演示了如何创建和使用DataFrame多级索引：

import pandas as pd

# 创建多级索引的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': [5, 6, 7, 8],
        'C': [9, 10, 11, 12]}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('Group1', 'A'), ('Group1', 'B'), ('Group2', 'A'), ('Group2', 'B')])
df = pd.DataFrame(data, index=index)

# 查看DataFrame
print(df)

# 通过多级索引访问数据
print(df.loc['Group1'])
print(df.loc[('Group1', 'A')])

# 使用多级索引进行数据累计
print(df.sum(level='A'))
print(df.mean(level='B'))