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pandas基础之索引

1）行索引

2）列索引

3）索引类

4）重复索引

5)多级索引-层次化索引

可以使数据在一个轴上有多个索引级别。即可以用二维的数据表达更高维度的数据，

使数据组织方式更清晰，二维数据可读性好。它使用 pd.MultiIndex 类来表示。

作用： 用二维的数据表达更高维度的数据

比如我们在分析股票数据，我们的一级行索引可以是日期；二级行索引可以是股票代码，列索引可以是股票的交易量，开盘价，收盘价等等。这样我们就可以把多个股票放在同一个时间维度下进行考察和分析。

（1）series多层索引

（2）DataFrame 多层索引

（3）索引交换及排序

索引交换

索引排序

（4）按照索引层次进行统计

（5）索引与列的转换-set_index,reset_index

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