pandas高级应用：多级索引技术详解

# 第一章：引言 ## 1.1 为什么需要多级索引 在数据分析中，经常会遇到需要对高维数据进行处理和分析的情况。传统的单级索引可能无法满足对复杂多维数据的需求，因此需要引入多级索引来更灵活地对数据进行操作。 ## 1.2 pandas简介与背景 pandas是一个强大的Python数据分析工具，提供了丰富的数据结构和数据处理功能，广泛应用于数据清洗、转换、分析和可视化等领域。多级索引是pandas中的重要特性之一，能够有效处理多维数据。 ## 1.3 多级索引技术的应用场景 ### 第二章：多级索引基础 ### 第三章：多级索引的操作 ### 第四章：多级索引与数据分析 在本章中，我们将深入探讨多级索引在数据分析中的应用。我们将讨论多级索引在数据聚合与分组中的应用、使用多级索引进行数据排序与对齐、以及多级索引在时间序列数据分析中的应用。 #### 4.1 多级索引在数据聚合与分组中的应用 在实际数据分析中，我们经常需要对数据进行聚合和分组，以便进行统计分析和可视化呈现。多级索引可以极大地简化这一过程。 我们先导入 pandas 库并创建一个包含多级索引的 DataFrame： ```python import pandas as pd data = { 'city': ['Beijing', 'Beijing', 'Shanghai', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Guangzhou'], 'year': [2019, 2020, 2019, 2020, 2019, 2020], 'population': [2154, 2171, 2424, 2465, 1404, 1443] } df = pd.DataFrame(data) df.set_index(['city', 'year'], inplace=True) print(df) ``` 运行结果： ``` population city year Beijing 2019 2154 2020 2171 Shanghai 2019 2424 2020 2465 Guangzhou 2019 1404 2020 1443 ``` 接下来，我们可以用多级索引进行数据聚合，比如计算各城市在过去两年的人口总数： ```python result = df.sum(level='city') print(result) ``` 运行结果： ``` population city Beijing 4325 Shanghai 4889 Guangzhou 2847 ``` #### 4.2 使用多级索引