droplevel的用法

`droplevel()` 是 pandas 库中的一个函数，用于在多重索引中删除一个或多个级别。其常用的参数和用法如下：

MultiIndex.droplevel(level, axis=0)

- `level`：指定要删除的索引级别序号或名称。可以是单个数字或名称，也可以是由数字和名称组成的列表。
- `axis`：指定删除级别的轴向。默认为 0，即删除行索引。如果要删除列索引，需要设置为 1。

下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个多重索引数据帧
arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
          ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]
tuples = list(zip(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], 'B': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}, index=index)

# 打印原始数据帧
print(df)

# 删除第一级索引
df_drop = df.droplevel(0)

# 打印删除第一级索引后的数据帧
print(df_drop)

输出如下：

             A   B
first second      
bar   one     1  10
      two     2  20
baz   one     3  30
      two     4  40
foo   one     5  50
      two     6  60
qux   one     7  70
      two     8  80

        A   B
second      
one     1  10
two     2  20
one     3  30
two     4  40
one     5  50
two     6  60
one     7  70
two     8  80

在上面的例子中，原始数据帧是一个多重索引数据帧，包含两个级别的行索引。通过 `droplevel()` 函数删除第一级索引后，得到了一个只有一个级别的行索引的新数据帧。