下面创建一个Series， 在输入索引Index时，输入了由两个子list组成的list，第一个子list是外层索引，第二个list是内层索引。

示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

ser_obj = pd.Series(np.random.randn(12),index=[
                ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd', 'd', 'd'],
                [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]
            ])
print(ser_obj)

运行结果：

a 0 0.099174
1 -0.310414
2 -0.558047
b 0 1.742445
1 1.152924
2 -0.725332
c 0 -0.150638
1 0.251660
2 0.063387
d 0 1.080605
1 0.567547
2 -0.154148
dtype: float64

MultiIndex索引对象

打印这个Series的索引类型，显示是MultiIndex

直接将索引打印出来，可以看到有lavels,和labels两个信息。levels表示两个层级中分别有那些标签，labels是每个位置分别是什么标签。

示例代码：

print(type(ser_obj.index))
print(ser_obj.index)

运行结果：

<class 'pandas.indexes.multi.MultiIndex'>
MultiIndex(levels=[['a', 'b', 'c', 'd'], [0, 1, 2]],
labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]])

选取子集
根据索引获取数据。因为现在有两层索引，当通过外层索引获取数据的时候，可以直接利用外层索引的标签来获取。
当要通过内层索引获取数据的时候，在list中传入两个元素，前者是表示要选取的外层索引，后者表示要选取的内层索引。

1. 外层选取：

ser_obj['outer_label']

示例代码：

# 外层选取
print(ser_obj['c'])

运行结果：

0 -1.362096
1 1.558091
2 -0.452313
dtype: float64

2. 内层选取：

ser_obj[:, 'inner_label']

示例代码：

# 内层选取
print(ser_obj[:, 2])

运行结果：

a 0.826662
b 0.015426
c -0.452313
d -0.051063
dtype: float64

print(ser_obj[a,2])#表示选择a层中为2的值

常用于分组操作、透视表的生成等

交换分层顺序

swaplevel()
.swaplevel( )交换内层与外层索引。

示例代码：

print(ser_obj.swaplevel())

运行结果：

0 a 0.099174
1 a -0.310414
2 a -0.558047
0 b 1.742445
1 b 1.152924
2 b -0.725332
0 c -0.150638
1 c 0.251660
2 c 0.063387
0 d 1.080605
1 d 0.567547
2 d -0.154148
dtype: float64
交换并排序分层

sortlevel()
.sortlevel( )先对外层索引进行排序，再对内层索引进行排序，默认是升序。

示例代码：

# 交换并排序分层
print(ser_obj.swaplevel().sortlevel())

运行结果：

图片.png