multi_index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples=list_tuples, names=['外层索引','内层案引'])

在pandas库中，`MultiIndex` 或者称为多级索引，是一种特殊的数据结构，它允许对数据进行分层组织，就像一个多列的表格。当你通过 `pd.MultiIndex.from_tuples()` 创建一个 `MultiIndex` 时，你需要提供一个元组列表 (`tuples`) 和对应的名称 (`names`)。

`list_tuples` 是一个包含元组的列表，每个元组代表一阶索引的一个级别。例如，如果你有一个数据集，其中包含了日期和地点两个维度，元组可能是 `(date, location)` 的形式。`names` 参数则是分别对应每层级索引的名称，如 '日期', '位置'。

举个例子：

import pandas as pd

# 假设我们有如下元组列表和名称
tuples = [('2023-01-01', '北京'), ('2023-01-01', '上海'), ('2023-01-02', '广州')]
names = ['日期', '城市']

# 创建多级索引
multi_index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=names)

# 现在，这个multi_index可以用于DataFrame的第一、二轴索引，让数据按照这两个维度分类存储
df_with_multiindex = pd.DataFrame(data, index=multi_index)

相关问题

FREQUENCY = 2 dt = 1 / FREQUENCY data_columns_vehicle = pd.MultiIndex.from_product([['position', 'velocity', 'acceleration', 'heading'], ['x', 'y']]) data_columns_vehicle = data_columns_vehicle.append(pd.MultiIndex.from_tuples([('heading', '°'), ('heading', 'd°')])) data_columns_vehicle = data_columns_vehicle.append(pd.MultiIndex.from_product([['velocity', 'acceleration'], ['norm']])) data_columns_pedestrian = pd.MultiIndex.from_product([['position', 'velocity', 'acceleration'], ['x', 'y']])

这段代码定义了一些变量：
- FREQUENCY 的值为 2
- dt 的值为 1/FREQUENCY
- data_columns_vehicle 是一个 pandas MultiIndex，包含以下内容：
- position，velocity，acceleration，heading 这四个类别的 x 和 y 列
- heading 类别的°和d°列
- velocity 和 acceleration 类别的 norm 列
- data_columns_pedestrian 是一个 pandas MultiIndex，包含以下内容：
- position，velocity，acceleration 这三个类别的 x 和 y 列

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_csv("./HR.csv") dp_indices=df.groupby(by="department").indices sales_values=df["left"].iloc[dp_indices["sales"]].values technical_vlues=df["left"].iloc[dp_indices["technical"]].values dp_keys=list(dp_indices.keys()) dp_t_mat=np.zeros([len(dp_keys)],[len(dp_keys)]) for i in range(len(dp_keys)): for j in range(len(dp_keys)): p_vlaue=ss.ttest_ind(df["left"].iloc[dp_indices[dp_keys[i]]].values,\ df["left"].iloc[dp_indices[dp_keys[j]]].values)[1] dp_t_mat[i][j]=p_value sns.heatmap(dp_t_mat,xticklabels=dp_keys,yticklabels=dp_keys) plt.show()提示Field elements must be 2- or 3-tuples, got '10'

这个错误信息提示说期望的输入应该是2-或3元组，但是你传入的是一个整数'10'。根据你的代码，这个错误很可能是由于你在创建dp_t_mat数组的时候，使用了不正确的方式来指定数组的形状。

可以看到，你创建dp_t_mat数组的时候，使用的是np.zeros函数，但是你只传入了一个参数，这个参数是一个长度为len(dp_keys)的一维数组。正确的方式应该是传入一个二元组，表示数组的形状，就像这样：

dp_t_mat = np.zeros([len(dp_keys), len(dp_keys)])

这样就能够创建一个二维数组，第一维的长度为len(dp_keys)，第二维的长度也为len(dp_keys)，然后你就可以在这个数组中存储你计算得到的p值了。