利用Python进行数据分析(11) pandas基础: 层次化

层次化索引

层次化索引是你能在一个数组上拥有多个索引，例如：

有点像Excel里的合并单元格对么？

以外层索引的方式选择数据子集：

以内层索引的方式选择数据：

层次化索引在数据重塑和分组中扮演着很重要的角色，例如，上面的层次化索引数据可以转换为一个DataFrame：

对于一个DataFrame，横轴和竖轴都可以有层次化索引，例如：

重排分级顺序

swaplevel()函数可以将两个级别的数据进行交换，例如：

sortlevel()函数根据单个级别的值对数据进行排序，例如：
以行按第一层进行排序：

以行按第二层进行排序：

以列按第一层进行排序：

根据级别汇总统计

多层次索引的数据，汇总的时候可以单独按照级别进行，例如：