层次化索引是pandas的一项重要功能，它使你在一个轴上拥有多个索引级别。
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MultiIndex的建立与使用
层次化索引在数据重塑和基于分组的操作中扮演者重要角色：
- unstack方法将层次化索引的Series重塑为一个DataFrame
- stack方法是unstack方法的逆运算
对于DataFrame来说，每条轴都可以有分层索引
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重排分级顺序
swaplevel：调整分级顺序
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根据多重索引进行排序
sort_index：根据级别中的值对数据进行排序
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根据multiindex级别进行汇总统计
许多DataFrame和Series的描述和汇总统计上都有一个level选项，用于指定在某条轴上汇总的级别
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索引与列的切换
人们经常想要将DataFrame的一个或多个列当做行索引来用，或者可能希望将行索引变为DataFrame的列
- set_index：将列变为索引
- reset_index：将索引边为列