,可以通过使用字典或者嵌套列表的方式来实现。
import pandas as pd
data = {
('Group 1', 'Category 1'): [1, 2, 3],
('Group 1', 'Category 2'): [4, 5, 6],
('Group 2', 'Category 1'): [7, 8, 9],
('Group 2', 'Category 2'): [10, 11, 12]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
输出:
Group 1 Group 2
Category 1 Category 2 Category 1 Category 2
0 1 4 7 10
1 2 5 8 11
2 3 6 9 12
import pandas as pd
data = [
[1, 4, 7, 10],
[2, 5, 8, 11],
[3, 6, 9, 12]
]
columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('Group 1', 'Category 1'),
('Group 1', 'Category 2'),
('Group 2', 'Category 1'),
('Group 2', 'Category 2')])
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
print(df)
输出:
Group 1 Group 2
Category 1 Category 2 Category 1 Category 2
0 1 4 7 10
1 2 5 8 11
2 3 6 9 12
这样就创建了一个具有多级索引和多列的数据帧。多级索引可以使数据帧更加灵活,可以方便地对数据进行分组、筛选和聚合操作。在这个例子中,'Group 1' 和 'Group 2' 是第一级索引,'Category 1' 和 'Category 2' 是第二级索引。这样的数据结构适用于具有层次结构的数据,例如在销售数据中根据不同的地区和产品进行分组分析。
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