import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import series,dateframe
dd=dataframe(np.random.rand(4,2),columns=['data1','data2'],index=[['a','a','b','b'],['1','2','1','2']])
ddfrom_tuples()
population=[1233443,3322324,134566,57568768,13324234,5467577]
index=[('california',2000),('california',2010),('newyork',2000),('newyork',2010),('texas',2000),('texas',2010)]
mindex=pd.multiindex.from_tuples(index)
pop=dataframe(population,index=mindex)
pop
from_product()
mindex=pd.multiindex.from_product([['california','newyork','texas'],[2000,2010]])
pop2=dataframe(population,index=mindex)
pop2
3. 多層索引物件的索引與切片操作
1）series的操作
【重要】對於series來說，直接中括號與使用.loc()完全一樣，因此，推薦使用中括號索引和切片。
1))索引
pop['california']
2))切片
pop['california':'newyork']
california 2000 33871648
2010 37253956
new york 2000 18976457
2010 19378102
dtype: int64
pop['california':,2000]
california 33871648
new york 18976457
texas 20851820
dtype: int64
(2) 使用行索引需要用ix()，loc()等函式
pop.loc['california'] 0
20001233443
20103322324
（3）使用pd.indexslice
【極其重要】最好的方法是:pd.indexslice+.loc()方法
行索引：
idx=pd.indexslice
pop.loc[idx['california'],idx[:]] 0
20001233443
20103322324
列索引：
idx=pd.indexslice
pop.loc[idx[:2000],idx[:]]
4. 索引的堆（stack）
stack()
unstack() #【小技巧】使用unstack()的時候，level等於哪乙個，哪乙個就消失，出現在列裡。
ddd=pd.dataframe(np.random.rand(4,4),
columns=['0','1','2','3'],
index=['1','2','3','4'])
ddd
ddd.stack().unstack(level=0)
5. 聚合操作
【注意】
需要指定level
【小技巧】和unstack()相反，聚合的時候，level等於哪乙個，哪乙個就保留。
ddd1=ddd.stack()
ddd1
1 0 0.259452
1 0.410411
2 0.324261
3 0.506320
2 0 0.556484
1 0.674575
2 0.457297
3 0.145511
3 0 0.088966
1 0.402123
2 0.420650
3 0.481422
4 0 0.532261
1 0.812724
2 0.468918
3 0.170312
dtype: float64
ddd1.mean(level=0)
1 0.375111
2 0.458467
3 0.348290
4 0.496054
dtype: float64
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