Pandas 教程-多重索引
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多重索引被定义为非常重要的索引，因为它涉及到数据分析和操作，特别是在处理高维数据时。它还能够在较低维度的数据结构（如 Series 和 DataFrame）中存储和操作具有任意数量维度的数据。
它是标准索引对象的分层类比，用于存储 pandas 对象中的轴标签。它还可以被定义为元组数组，其中每个元组是唯一的。它可以从数组列表、元组数组和交叉可迭代对象的集合中创建。
arrays = [['it', 'it', 'of', 'of', 'for', 'for', 'then', 'then'],['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]tuples = list(zip(*arrays))tuples
[('it', 'one'),('it', 'two'),('of', 'one'),('of', 'two'),('for', 'one'),('for', 'two'),('then', 'one'),('then', 'two')]
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arrays = [['it', 'it', 'of', 'of', 'for', 'for', 'then', 'then'],['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]tuples = list(zip(*arrays))index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])
MultiIndex([('bar', 'one'),[('it', 'one'),('it', 'two'),('of', 'one'),('of', 'two'),('for', 'one'),('for', 'two'),('then', 'one'),('then', 'two')]names=['first', 'second'])
import pandas as pdimport numpy as nppd.MultiIndex(levels=[[np.nan, None, pd.NaT, 128, 2]],codes=[[0, -1, 1, 2, 3, 4]])
MultiIndex(levels=[[nan, None, NaT, 128, 2]],codes=[[0, -1, 1, 2, 3, 4]])
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