?Pandas庫的名字來源于其中3種主要數據結構開頭字母的縮寫：

Panel,Dataframe,Series。
其中Series表示一維數據，Dataframe表示二維數據，Panel表示三維數據。
但實際上，當數據高于二維時，我們一般用包含多層級索引的Dataframe進行表示，而不是使用Panel。
原因是使用多層級索引展示數據更加直觀，操作數據更加靈活，并且可以表示3維，4維乃至任意維度的數據。

一，多層級索引的創建

1，指定多維列表作為columns

2，使用pd.MultiIndex中的方法顯式生成多層級索引

可以使用pd.MultiIndex中的from_tuples等方法生成多層級索引。

3，使用set_index方法將普通列轉成多層級索引

這種方法只能生成多層級列索引。

4，groupby和pivot_table等方法也可以生成帶有多層級索引的結果

二，多層級索引的取值

多層級索引Series或多層級DataFrame支持方括號直接取值，loc取值，和pd.IndexSlice切片取值等方法。

1，多層級Series的取值

2，多層級DataFrame的取值

三，多層級索引相關操作

多層級索引相關操作包括stack和unstack,set_index和reset_index，以及指定level的相關方法。

1，stack和unstack

2，set_index和reset_index

3，指定level的相關方法

總結

以上是生活随笔為你收集整理的多维列表索引_10分钟带你学会Pandas多层级索引的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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