在数据分析中，Pandas 的多层级索引（MultiIndex）功能允许用户创建复杂的数据结构，以便更好地组织和分析数据。多层级的 Series 使得在多个维度上进行数据访问和操作变得更加灵活和高效。通过使用类似于 groupby 和 agg 的方法，用户可以轻松地对数据进行分组统计和描述性分析。多掌握多层级的 Series 是进行高级数据分析的重要技能，能够帮助分析师深入挖掘数据中的潜在信息。
1、分层索引
分层索引是 Series 的重要特性，允许你在一个轴向上拥有多个（两个或两个以上）索引层级。笼统地说，分层索引提供了一种在更低维度的形式中处理更高维度数据的方式。如下所示，我们看一个简单的分层索引的 Series 对象
ini
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.Series(np.arange(1,10),
index=[['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd', 'd'],
['one', 'two', 'three', 'one', 'three', 'one', 'two', 'two', 'three']])
data
# ---- 输出 ----
# a one 1
# two 2
# three 3
# b one 4
# three 5
# c one 6
# two 7
# d two 8
# three 9
# dtype: int32我们可以通过 index 属性获取到 Series 对象的索引，如下所示，输出的是一个以 MultiIndex 对象的索引
shell
data.index
# ---- 输出 ----
# MultiIndex([('a', 'one'),
# ('a', 'two'),
# ('a', 'three'),
# ('b', 'one'),
# ('b', 'three'),
# ('c', 'one'),
# ('c', 'two'),
# ('d', 'two'),
# ('d', 'three')],)2、多层级数据获取
与 Series 的基本查询一样，我们可以通过 第一层索引 简洁地选择出数据的子集，如下所示
bash
data['b']
# ---- 输出 ----
# one 4
# three 5
# dtype: int32
data['b':'c']
# ---- 输出 ----
# b one 4
# three 5
# c one 6
# two 7
# dtype: int32
data.loc[['b','d']]
# ---- 输出 ----
# b one 4
# three 5
# d two 8
# three 9
# dtype: int32当然，我们也能在"内部"层级中进行选择查询数据，如下所示
bash
data[:,'two']
# ---- 输出 ----
# a 2
# c 7
# d 8
# dtype: int323、多层级数据转换
我们可以使用 unstack 方法将其转换为 DataFrame，如下所示
bash
data.unstack()
# ---- 输出 ----
# one three two
# a 1.0 3.0 2.0
# b 4.0 5.0 NaN
# c 6.0 NaN 7.0
# d NaN 9.0 8.0我们可以使用 stack 将 DataFrame 转化为 Series 对象，如下所示
bash
data.unstack().stack()
# ---- 输出 ----
# a one 1.0
# three 3.0
# two 2.0
# b one 4.0
# three 5.0
# c one 6.0
# two 7.0
# d three 9.0
# two 8.0
# dtype: float644、重排序和层级排序
如果我们想对层级进行调换，可以使用 swaplevel 接收两个层级序号或层级名称，返回一个进行了层级变更的新对象（但是数据是不变的）：
python
import pandas as pd
import numpy as np
index = pd.MultiIndex.from_tuples(
[('a', 'one'), ('a', 'two'), ('a', 'three'), ('b', 'one'), ('b', 'three'),
('c', 'one'), ('c', 'two'), ('d', 'two'), ('d', 'three')],
names=['code', 'num'] # 设置索引名称
)
data = pd.Series(np.arange(1,10), index=index)
data
# ---- 输出 ----
# code num
# a one 1
# two 2
# three 3
# b one 4
# three 5
# c one 6
# two 7
# d two 8
# three 9
# dtype: int32
data.swaplevel('code', 'num')
# ---- 输出 ----
# num code
# one a 1
# two a 2
# three a 3
# one b 4
# three b 5
# one c 6
# two c 7
# d 8
# three d 9
# dtype: int32如果我们想根据层级名称进行排序，我们可以使用 sort_index 可以根据单一层级的名称进行排序。
ini
data.sort_index(level=1)
# ---- 输出 ----
# code num
# a one 1
# b one 4
# c one 6
# a three 3
# b three 5
# d three 9
# a two 2
# c two 7
# d two 8
# dtype: int32如果我们想根据数值大小进行排序，我们可以使用 sort_values 可以根据数值大小进行排序。
ini
data.sort_values(ascending=False)
# ---- 输出 ----
# code num
# d three 9
# two 8
# c two 7
# one 6
# b three 5
# one 4
# a three 3
# two 2
# one 1
# dtype: int325、按层级进行汇总统计
Series 中按层级进行描述性和汇总性统计可以通过 groupby 进行汇总，再调用描述性和汇总性统计的方法，如下所示，是多层级进行相加的统计，其它的描述性和汇总性统计的使用类似，我们不再分别赘述。
ini
data.groupby(level='code').sum()
# ---- 输出 ----
# code
# a 6
# b 9
# c 13
# d 17
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