开发者学堂课程【Python 数据分析库 Pandas 快速入门：Multilndex 与 Panel】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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Multilndex 与 Panel
内容简介：
一、具体内容
二、 Multilndex
三、Panel
一、具体内容
打印刚才的 df 的行索引结果
df. index
MultiIndex(levels=[[2012, 2013, 20141, [1, 4, 7, 1011,
LabelsoIto, 2.1,2].10.1.2. 311,
names= ['year', 'month'])
二、 Multilndex
多级或分层索引对象。
●index 属性
names: levels 的名称
levels; 每个 level 的元组值
df. index. names
FrozenList(['year', month'1)
df. index.levels
FrozenList(1[2012, 2013, 2014]. [1,4,7, 10]])
三、Panel
l class pandas.Panel(data=None,items=None,major_axis=None,minor_axis=None,
n copy=False,dtype=None)
n 存储 3 维数组的 Panel 结构
p=pd.Panel(np.arange(24).reshape(4,3,2)，
items=list('ABCD'),
major_axis=pd.date_range(20130101',periods=3)
minor axis=['first','second'])
p
<class 'pandas.cpre.panel.Panel'>
Dimensions:4(items)x3(major_axis)x2(minor_axis) Items axis: A tod
Major axis axis:2013-01-01 00:00:00 to 2013-01-0300:00:00 Minor axis axis: first to second
l Item=axis0，每个项目对应于内部包含的数据顿 (DataFrame)。
l major_axis-axis1，它是每个数据帧 (DataFrame )的索引(行)。
l minor_axis-axis2，它是每个数据帧 (DataFrame) 的列。
注:Pandas 从版本 0.20.0 开始弃用:推荐的用于表示 3D 数据的方法是 DataFrame 上的 Multilndex 方法
思考:如果获 DataFrame 中某个股票的不同时间数据?这样的结构是什么?
