从使用嵌套字典创建的数据帧中设置Pandas Hierarchical Multi-Index

Pandas是一个强大的数据分析工具，提供了丰富的数据结构和函数，可以方便地进行数据处理和分析。其中，数据帧（DataFrame）是Pandas中最常用的数据结构之一，类似于表格，可以存储和操作二维数据。

在Pandas中，可以使用嵌套字典来创建具有多级索引（Multi-Index）的数据帧。多级索引可以帮助我们更好地组织和访问复杂的数据。

下面是一个使用嵌套字典创建数据帧并设置多级索引的示例代码：

import pandas as pd

data = {
    'A': {'X': 1, 'Y': 2, 'Z': 3},
    'B': {'X': 4, 'Y': 5, 'Z': 6},
    'C': {'X': 7, 'Y': 8, 'Z': 9}
}

df = pd.DataFrame(data)
df.columns = pd.MultiIndex.from_product([['Level 1'], df.columns])
df.index = pd.MultiIndex.from_product([['Level 2'], df.index])

print(df)

输出结果如下：

  Level 1      
        A  B  C
Level 2         
X        1  4  7
Y        2  5  8
Z        3  6  9

在上述代码中，我们首先创建了一个嵌套字典data，其中每个键表示列名，每个值表示该列的数据。然后，我们使用这个字典创建了数据帧df。接着，我们使用pd.MultiIndex.from_product方法创建了两个多级索引对象，并将其分别赋值给数据帧的列索引和行索引。

通过这种方式，我们成功地创建了一个具有两个层级的多级索引数据帧，并将原始数据填充到相应的位置上。

Pandas的多级索引可以帮助我们进行更复杂的数据操作和分析，例如按照特定层级进行数据筛选、分组、聚合等操作。同时，多级索引也可以提高数据的可读性和可视化效果。

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