如何访问Pandas Dataframe行中的多索引值？

Pandas是一个强大的数据分析工具，可以处理和分析大量的数据。在Pandas中，可以使用多级索引（MultiIndex）来组织和访问数据。

要访问Pandas DataFrame行中的多级索引值，可以使用loc或iloc方法。下面是两种方法的使用示例：

使用loc方法：

import pandas as pd

# 创建一个带有多级索引的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': [5, 6, 7, 8]}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('Group1', 'Index1'), ('Group1', 'Index2'), ('Group2', 'Index3'), ('Group2', 'Index4')])
df = pd.DataFrame(data, index=index)

# 使用loc方法访问多级索引值
value = df.loc[('Group1', 'Index1')]  # 访问单个多级索引值
values = df.loc[('Group1', ['Index1', 'Index2'])]  # 访问多个多级索引值

print(value)
print(values)

使用iloc方法：

import pandas as pd

# 创建一个带有多级索引的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': [5, 6, 7, 8]}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('Group1', 'Index1'), ('Group1', 'Index2'), ('Group2', 'Index3'), ('Group2', 'Index4')])
df = pd.DataFrame(data, index=index)

# 使用iloc方法访问多级索引值
value = df.iloc[0]  # 访问单个多级索引值
values = df.iloc[[0, 1]]  # 访问多个多级索引值

print(value)
print(values)

以上示例中，我们首先创建了一个带有多级索引的DataFrame。然后使用loc方法和iloc方法分别访问了单个多级索引值和多个多级索引值。

Pandas官方文档中关于多级索引的更多信息，请参考：Pandas MultiIndex。

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