嗨，時間來到第11天了！
我們在昨天（Day10）提到了groupby，第9天說明了索引的操作，那今天要繼續index這個主題繼續延伸說明多層索引！

首先要開始之前先import再說：

import pandas as pd

匯入我們的資料，顯示前10筆資料：

bigmac = pd.read_csv("./csv/bigmac.csv",parse_dates=["Date"])
bigmac.head(10)

set_index()

使用set_index設定index，

bigmac.set_index(keys = ["Date","Country"],inplace=True)

bigmac.head()

設定Date、Country為index就會像下圖這樣index改變：

使用index.names

查看有哪些index：

bigmac.index.names

輸出：

FrozenList(['Date', 'Country'])

使用type()

查看資料的類型：

type(bigmac.index)

可以看到類型為 pandas.core.indexes.multi.MultiIndex
是MultiIndex!

The get_level_values() Method

接下來說明.get_level_values()首先我們先匯入檔案，並設定index_col：

bigmac = pd.read_csv("./csv/bigmac.csv",parse_dates=["Date"],index_col=["Date","Country"])

sort index

使用sort_index()排序資料，因為上面我們已經將index改變，所以排序也會依照日期以及城市：

bigmac.sort_index(inplace=True)
bigmac.head(10)

get_level_values(0)

來看看get_level_values(0)會得到什麼吧：

bigmac.index.get_level_values(0)

輸出：

DatetimeIndex(['2010-01-01', '2010-01-01', '2010-01-01', '2010-01-01',
               '2010-01-01', '2010-01-01', '2010-01-01', '2010-01-01',
               '2010-01-01', '2010-01-01',
               ...
               '2016-01-01', '2016-01-01', '2016-01-01', '2016-01-01',
               '2016-01-01', '2016-01-01', '2016-01-01', '2016-01-01',
               '2016-01-01', '2016-01-01'],
              dtype='datetime64[ns]', name='Date', length=652, freq=None)

可以得到第0index的資料，也就是'Date'。

get_level_values("Date")

其實括弧內可以直接放入要的index：

bigmac.index.get_level_values("Date")

輸出：

DatetimeIndex(['2010-01-01', '2010-01-01', '2010-01-01', '2010-01-01',
               '2010-01-01', '2010-01-01', '2010-01-01', '2010-01-01',
               '2010-01-01', '2010-01-01',
               ...
               '2016-01-01', '2016-01-01', '2016-01-01', '2016-01-01',
               '2016-01-01', '2016-01-01', '2016-01-01', '2016-01-01',
               '2016-01-01', '2016-01-01'],
              dtype='datetime64[ns]', name='Date', length=652, freq=None)

兩種得到的內容是一樣的哦！如圖：

所以下面兩種寫法得到的也是一樣的：

bigmac.index.get_level_values(1) 
bigmac.index.get_level_values("Country")

The set_names() Method On MultiIndex

接下來介紹一下 .set_names()方法，先重新匯入csv檔案並排序：

bigmac = pd.read_csv("./csv/bigmac.csv",parse_dates=["Date"],index_col=["Date","Country"]) 
bigmac.sort_index(inplace=True)

我們可以更改index的名稱：

bigmac.index.set_names(["Day","Location"],inplace=True)

有沒有覺得很熟悉？在單index裡有，多層index當然也有！

總結

今天說明了多層MultiIndex的設定與應用，這邊只有列出MultiIndex基本必要的方法，當然不只有這些可以用，還有stack()、unstack()等函數可以使用，想知道更多的可以點下面的連結：

10 Minutes to pandas #stack