python生成多层索引的DataFrame对象 python 多重索引

之前有写过一点多维数据问题，但是之前没有说创建的问题，这里把两部分的内容整合一下。

关于多维度数据的创建请参考以下链接：

这里主要说一下怎么筛选多维度数据的问题，以下摘自我之前写的一篇文章：

为了更好的达到数据的分类汇总功能，pandas也准备数据透视表功能

需要说明的是：index=代表行标签，columns=代表列标签，value=代表值标签，aggfunc=代表计算方式，len代表计数

可以多个行列标签，这就对应多维数据，aggfunc使用字典方式就是分别对不同的值采用不同的计算方式。

那更重要的是，我们创建了数据透视表，想要使用其中的数据怎么办，也就是说，我们该怎么引用呢。

我们首先看看数据的类型结构

有意思的是，数据透视表创建的数据是Dataframe，但是值得注意的是，因为我们的行列标签是多重的，因此数据透视表是个多维数据；类型，我们可以试着用引用其中一个数据看看。

我们查找索引位置是（0，0）的数据正好查找到29，说明是正确的

接下来我们用loc引用试试

我们的确得到了一个数据框，这容易理解，但是接下来如果我们想查找3c数码下的mean

我们们发现会报错，也就是说，我们利用loc不能直接索引第二层、第三层的数据

那应该怎么办呢，毕竟这是一个多维的数据，一个办法是多次loc,如我们要找以下数据，3c数码，年龄，内江市，mean，女的数据

就能得到正确的结果，注意，从外到内索引，即可。当然在多维数据索引之前，我们需要清楚各个维度的变量有什么。