如何像面板一样优雅地将函数应用于多索引pandas数据帧？

在多索引的pandas数据帧中，我们可以使用面板（Panel）对象来优雅地应用函数。面板是pandas中的一个三维数据结构，可以看作是多个数据帧（DataFrame）组成的字典。

要将函数应用于多索引pandas数据帧，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库和模块：

import pandas as pd
from pandas import Panel

1. 创建一个多索引pandas数据帧：

# 创建多索引pandas数据帧
arrays = [['A', 'A', 'B', 'B'], ['foo', 'bar', 'foo', 'bar']]
index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('Index1', 'Index2'))
df = pd.DataFrame({'Column1': [1, 2, 3, 4], 'Column2': [5, 6, 7, 8]}, index=index)

1. 定义要应用的函数：

# 定义要应用的函数
def func(x):
    return x * 2

1. 使用面板对象将函数应用于多索引pandas数据帧：

# 使用面板对象将函数应用于多索引pandas数据帧
panel = Panel({'df': df})
result = panel.apply(func)

在上述代码中，我们首先创建了一个多索引pandas数据帧df。然后，定义了一个函数func，该函数将每个元素乘以2。接下来，我们使用面板对象Panel将函数应用于多索引pandas数据帧，并将结果存储在result中。

需要注意的是，面板对象Panel在pandas的最新版本中已经被弃用，推荐使用更高维度的数据结构，如多索引数据框架（MultiIndex DataFrame）或三维数组（3D Array）来处理多索引数据。

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