Series的层次化索引

1、前提：加载numpy,pandas和Series,DataFrame。生成一个层次索引的Series，命名为s1，如图

3、如果外层两个索引不连续，那么需要使用s1[['a','d']]或者s1.loc[['a','d']]即可取出外层索引为‘a’和‘d’的数据，如图所示

5、层次化殇矬岭柳索引的重塑（类似excel的数据透视表）功能。s1.unstack(level=-1)和s1.unstack(level=0)分别是表示将内层和外层转化为列；unstack的逆运算是stack，具体如图