12、数据处理中的多级索引与数据集合并

数据处理中的多级索引与数据集合并

1. 多级索引的属性与应用

1.1 索引名称设置

在处理复杂数据集时，为索引设置名称是一种很有用的方式，可以帮助我们更好地理解各个索引值的含义。例如，对于州人口数据，我们可以为索引设置名称：

pop.index.names = ['state', 'year']
pop

输出结果如下：
| state | year | |
| — | — | — |
| California | 2000 | 33871648 |
| | 2010 | 37253956 |
| New York | 2000 | 18976457 |
| | 2010 | 19378102 |
| Texas | 2000 | 20851820 |
| | 2010 | 25145561 |

1.2 列的多级索引

在 DataFrame 中，行和列是完全对称的，行可以有多个级别的索引，列同样也可以。以下是一个模拟的医疗数据示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 多级索引和列
index = pd.MultiIndex.from_product([[2013, 2014], [1, 2]], names=['year', 'visit'])
columns = pd.MultiIndex.from_product([['Bo