如何在pandas多索引中生成leters实例数？

在 pandas 多索引中生成 letters 实例数，可以通过 pd.Index 或者 pd.MultiIndex 方法实现。下面是具体的解释和代码示例：

使用 pd.Index 方法创建多级索引（多行索引）对象，然后使用 pd.Index.get_loc_level 方法获取每个层级的索引，并计算每个层级的不同值的个数。

import pandas as pd

# 创建多级索引
idx = pd.Index([['A', 'A', 'B', 'B'], ['a', 'b', 'a', 'b']])

# 获取每个层级的索引
levels = [idx.get_level_values(level) for level in range(idx.nlevels)]

# 计算每个层级的不同值的个数
counts = [len(pd.unique(level)) for level in levels]

print(counts)  # 输出 [2, 2]

使用 pd.MultiIndex 方法创建多级索引（多行索引）对象，然后使用 pd.MultiIndex.get_level_values 方法获取每个层级的索引，并计算每个层级的不同值的个数。

import pandas as pd

# 创建多级索引
idx = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 'a'), ('A', 'b'), ('B', 'a'), ('B', 'b')])

# 获取每个层级的索引
levels = [idx.get_level_values(level) for level in range(idx.nlevels)]

# 计算每个层级的不同值的个数
counts = [len(pd.unique(level)) for level in levels]

print(counts)  # 输出 [2, 2]

以上代码中，我们首先创建了一个多级索引对象 idx，然后使用 get_level_values 或者 get_loc_level 方法获取每个层级的索引。接着，我们使用 pd.unique 方法计算每个层级的不同值的个数，并将结果存储在 counts 列表中。最后，通过打印 counts 列表，我们可以得到每个层级的不同值的个数。

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