pandas高级应用：多级索引技术详解

# 第一章：引言

## 1.1 为什么需要多级索引

在数据分析中，经常会遇到需要对高维数据进行处理和分析的情况。传统的单级索引可能无法满足对复杂多维数据的需求，因此需要引入多级索引来更灵活地对数据进行操作。

## 1.2 pandas简介与背景

pandas是一个强大的Python数据分析工具，提供了丰富的数据结构和数据处理功能，广泛应用于数据清洗、转换、分析和可视化等领域。多级索引是pandas中的重要特性之一，能够有效处理多维数据。

## 1.3 多级索引技术的应用场景

### 第二章：多级索引基础

### 第三章：多级索引的操作

### 第四章：多级索引与数据分析

在本章中，我们将深入探讨多级索引在数据分析中的应用。我们将讨论多级索引在数据聚合与分组中的应用、使用多级索引进行数据排序与对齐、以及多级索引在时间序列数据分析中的应用。

#### 4.1 多级索引在数据聚合与分组中的应用

在实际数据分析中，我们经常需要对数据进行聚合和分组，以便进行统计分析和可视化呈现。多级索引可以极大地简化这一过程。

我们先导入 pandas 库并创建一个包含多级索引的 DataFrame：

import pandas as pd

data = {
    'city': ['Beijing', 'Beijing', 'Shanghai', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Guangzhou'],
    'year': [2019, 2020, 2019, 2020, 2019, 2020],
    'population': [2154, 2171, 2424, 2465, 1404, 1443]
}

df = pd.DataFrame(data)
df.set_index(['city', 'year'], inplace=True)
print(df)

运行结果：

                 population
city      year             
Beijing   2019        2154
          2020        2171
Shanghai  2019        2424
          2020        2465
Guangzhou 2019        1404
          2020        1443

接下来，我们可以用多级索引进行数据聚合，比如计算各城市在过去两年的人口总数：

result = df.sum(level='city')
print(result)

运行结果：

           population
city                 
Beijing          4325
Shanghai         4889
Guangzhou        2847

#### 4.2 使用多级索引