在Python pandas中堆叠多级数据透视表的有效方法是什么？

在Python pandas中堆叠多级数据透视表的有效方法是使用stack()函数。stack()函数可以将多级数据透视表中的列索引转换为行索引，从而实现堆叠操作。

具体步骤如下：

1. 首先，使用pivot_table()函数创建多级数据透视表，指定需要进行透视的行、列和值。
2. 然后，使用stack()函数将列索引转换为行索引，堆叠多级数据透视表。
3. 最后，可以根据需要对结果进行进一步处理或分析。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建多级数据透视表
pivot_table = pd.pivot_table(data, values='value', index=['index1', 'index2'], columns='column')

# 堆叠多级数据透视表
stacked_table = pivot_table.stack()

在这个例子中，data是包含原始数据的DataFrame，index1和index2是需要进行透视的行索引，column是需要进行透视的列索引，value是需要进行聚合的值。

堆叠后的结果stacked_table将包含堆叠后的多级数据透视表。

对于Python pandas中堆叠多级数据透视表的更详细说明和示例，可以参考腾讯云的文档：Python pandas中堆叠多级数据透视表的有效方法。