DataFrame的层次化索引、分级排序

1、前提：加载numpy,pandas和Series,DataFrame。

生成一个每条轴都有层次索引的DataFrame，命名为df1，如图

2、对各层索引指定名称，如“key1”、“key2”及轴标签“OS”、“version”，如图所示

3、选取DataFrame的列分组。

如df1['Ios']表示选取Ios的数据，如图

4、如何创建一个可以服用的MultiIndex呢？

这里需要用cn=pd.MultiIndex.from_arrays([轴标签]，[索引名称]）

，具体如图

5、针对多层次索引，互换两个轴索引如何操作呢？

df1.swaplevel('key1','key2')表示将这2个索引互换位置；

df1.sortlevel(1)和df1.sort_index(level=1)表示按key2的值升序排列；

df1.swaplevel(0,1).sort_index(level=0)则表示先互换，再排序；

如图

6、DataFrame按级别汇总数据。

例如：df1.sum(level='key2')表示按key2对列进行求和；

df1.sum(level='OS',axis=1)表示按OS对行进行求和；

如图