pandas 难以置信的多重索引3——多重索引的使用（史上最全）

分层索引的一个重要特性是，您可以通过标识数据中的子组的“partial”标签来选择数据。部分选择在结果中“下降”层次索引的级别，完全类似于在一个常规的DataFrame中选择一个列:
关于如何创建多重所用的Series和DataFrame见文章**
pandas 难以置信的多重索引1——多重索引的构建（史上最全）

关于如何获取索引本身的值见文章：**pandas 难以置信的多重索引2——获取多重索引的值（史上最全）

假设你首先创建好了一个多重索引，如果还不会创建的同学，看完**pandas 难以置信的多重索引2——获取多重索引的值（史上最全），创建好的DataFrame如下：

我们先来试着按照"行"引用：

df['bar']

结果发现，并不是按照行来引用的，是按照“列”来引用的。那我们就要开始较真了！经过一番折腾后，

在这里插入图片描述

发现，通过df.loc[(行外层1,行内层1):(行外层2,行内层2), (列外层1,列内层1):(列外层2:列内层2)]的形式能够获得想要的结果，记住他!

1. 重要的是要注意，当涉及到索引时，在panda中元组和列表的处理方式并不相同。虽然元组被解释为一个多层键，但列表用于指定多个键。换句话说，元组是水平的(遍历级别)，列表是垂直的(扫描级别)。
2. 一般，df[]优先会扫描列标签，如果列标签没有此名字，然后回来找行标签。

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写在最后：
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