查找Pandas多索引透视表的最大值和最小值

Pandas是一个基于Python的数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，包括多索引透视表的创建和操作。

多索引透视表是一种在Pandas中用于对多维数据进行汇总和分析的强大工具。它可以根据多个索引对数据进行分组，并对指定的列进行聚合计算，例如求和、平均值、最大值、最小值等。

要查找多索引透视表的最大值和最小值，可以使用Pandas的pivot_table函数。该函数可以接受多个参数，包括index、columns、values、aggfunc等。

下面是一个示例代码，展示如何使用pivot_table函数查找多索引透视表的最大值和最小值：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
    'Subcategory': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'Z'],
    'Value': [10, 20, 30, 40, 50]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pivot_table函数创建多索引透视表，并计算最大值和最小值
pivot_table = pd.pivot_table(df, index=['Category', 'Subcategory'], values='Value', aggfunc=[max, min])

# 打印结果
print(pivot_table)

运行以上代码，将会输出以下结果：

                   max  min
Category Subcategory        
A        X          10   10
         Y          20   20
B        X          30   30
         Y          40   40
         Z          50   50

在这个示例中，我们使用pivot_table函数创建了一个多索引透视表，其中Category和Subcategory作为索引，Value作为值。通过指定aggfunc=[max, min]，我们计算了最大值和最小值。

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