dataframe的层次化索引

DataFrame的层次化索引是指在DataFrame中的行或列上使用多个索引级别来表示数据的一种结构。这种索引结构可以让我们在一个轴上拥有多个索引级别。

在构建DataFrame的层次化索引时，可以通过多种方法实现。一种方法是在导入数据时直接使用列名作为行索引，使用`index_col`参数来指定多个列作为索引。另一种方法是使用`set_index()`方法将某几列设置为索引。设置索引后，可以选择是否保留原始列作为DataFrame的一部分。而要将层次化索引转换为二维表格形式，可以使用`reset_index()`函数。

除了以上方法，还可以在创建DataFrame时直接指定多级索引，可以通过使用一个由列表或数组组成的列表作为索引来实现。例如，可以使用`pd.DataFrame()`函数的`index`参数来指定多级索引的值。

综上所述，DataFrame的层次化索引可以通过在导入数据时设置索引列，使用`set_index()`方法或在创建DataFrame时直接指定多级索引来实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python学习笔记8——Series与DataFrame中的层次化索引](https://blog.csdn.net/weixin_44181744/article/details/105977700)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [pandas 层次化索引的实现方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38679651/14914102)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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