层次化索引指你能在一个数组上擁有多个索引例如：
有点像Excel里的合并单元格对么？
以外层索引的方式选择数据子集：
以内层索引的方式选择数据：
层次化索引在数据重塑和分组中扮演着很重要的角色例如，上面的层次化索引数据可以转换为一个DataFrame：
对于一个DataFrame横轴和竖轴都可以有层次化索引，例如：
swaplevel()函數可以将两个级别的数据进行交换例如：
sortlevel()函数根据单个级别的值对数据进行排序，例如：
以行按第一层进行排序：
以行按第二层进行排序：
以列按第一层进行排序：
多层次索引的数据汇总的时候可以单独按照级别进行，例如：
本文内容来自网易云课堂微专业數据分析学习笔记,授课为毕滢老师
同一个轴可以用多种方式索引(有类似于excel排序第1关键字第2关键字的意思)
2.两个DataFrame进行合并,不指定连接方式 (默认會把都有的合并,不共有的扔掉)
4.两个DataFrame合并,指定连接的列名称(如果有多个同名列的话)
5.两个DataFrame进行合并,分别指定连接的列名称 (两者没有共同的列名稱)
读取csv文件,自定义标题行
读取csv文件,指定某列作为索引列,在圆括号内,加index_col='要当作索引的列 '
读取csv文件,指定分隔符(默认是逗号,也可以指定为其他比洳竖线|等)
注意:保存的时候,默认会添加一列数字为作索引列(左上角第一格无内容)
如果在调试代码学习的过程中,发现错误,一定首先对照课程,自查一下代码,是否完全一致,特别特别是大小写,以及标点符号是否英文格式.
发现啥模块也不用,直接一句代码:
实践,一行代码和两行代码,这两种读取方式没感觉到什么差别.难道是环肥燕瘦凭喜好?.请教朋友指教.
如果是你图片里的问题 那就把行当做一个series
首先要把某个列去掉，然后把行当series的办法有两个：
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