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这篇文章主要介绍pandas使用groupby后如何对层级索引levels进行处理，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
层及索引levels，刚开始学习pandas的时候没有太多的操作关于groupby，仅仅是简单的count、sum、size等等，没有更深入的利用groupby后的数据进行处理。近来数据处理的时候有遇到这类问题花了一点时间，所以这里记录以及复习一下：
我使用一个实例来讲解下面的问题：一张数据表中有三列（动物物种、物种品种、品种价格），选出每个物种从大到小品种的前两种，最后只需要品种和价格这两列。
以上这张表是我们后面需要处理的数据表 （物种 品种 价格）
levels：层及索引 （创建pandas类型时可以预先定义；使用groupby后也会生成）
我们看看levels什么样（根据df1物种分类，再根据df2品种排序后 如下图）
图中可以看出，根据groupby分类后的cat、dog便是level，以及后面的一列原始位置索引也是level
好了现在简单了解levels，我们该如何对它进行处理，如何完成上面的实例呢？（可能你拿到这样的层级数据，不会操作，不知道如何提取其中的信息）
代码及讲解如下：
首先导入pandas、numpy库，以及创建原始数据：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'df1':['cat','cat','dog','cat','dog','dog'],'df2':[2,3,4,1,3,1],'df3':[100,200,100,300,200,200]})原始数据最上面那张图
下面我们根据物种来分类，并且使用apply调用sort_df2函数对品种进行排序：
def sort_df2(data): data = data.sort_values(by='df2',ascending=False) #df2：品种列 ascending：排序方式 return data group = df.groupby(df['df1']).apply(sort_df2) #groupby以及apply的结合使用
处理后数据，上面第二张图
print(group.index) #看看groupby后的行索引什么样
groupby后如上图，有层级标签（这里两列），labels标签（分类，位置）
这里我们需要的是第一层级标签的第一列（也就是cat、dog）
levels = group.index.levels[0] #取出第一级标签：
下面将是两层循环，完成从中选出（物种前两个品种以及它的价格），很简单的操作：
values = [] for i in levels: mid_group = group.loc[i] #选出i标签物种的所有品种 mid_group = mid_group.iloc[:2,:] #我们只取排序后的品种的前两种（要注意这里使用iloc，它与loc的区别） cnt = len(mid_group) #为了防止循环长度错误，所以我们还是需要计算长度，因为如果真正数据不足2条还是不报错 for j in range(cnt): #现在在每个物种cat、dog中操作 value = mid_group.iloc[j,:] #我们选出该物种的第j条所有信息df1、df2、df3 value_pro = (value['df2'],value['df3']) #然后只取df2、df3，将它们放到元组中 values.append(value_pro)
所有的操作完成了，我们看看结果：
print(values) #此时在列表中保存了上面提取的元组信息，我们可以使用pandas再次转换它们为DataFrame，也可以做其它操作
我觉得这个例子比较形象，但是还是有逻辑欠缺的地方，不过不重要，看懂了上面的例子，基本上就能了解和处理层级数据了。当然这里的数据简单，只是为了更好的理解，真正的处理数据时，可能会出现更为复杂的层级结构，这时需要能够更灵活的处理，如果你有更好的理解和建议，可以回复。
-------更新（增加对两层索引的操作）--------
在原来的基础上增加一列df4表示动物的大小特征
df = pd.DataFrame({'df1':['cat','cat','dog','cat','dog','dog'],'df2':[2,3,4,1,3,1],'df3':[100,200,100,300,200,200],'df4':['大','中','小','巨大','小','中']})
此时根据df1、df4两列来分类，再对两层的层级索引操作：
df_group = df.groupby(['df1','df4']).size()
分类后得到的是对应两个特征的动物数量，现在来取得其中的值：
print(df_group.index) h = df_group.loc[['cat','df4']] print(h)
先查看数据的index信息，从中我们可以看到两层索引对应的levels有两中，然后我们根据loc测试选出cat类的df4这一列（也可以填大、中、巨大选出一列）
这样就得到了cat种类的信息，当然也可以选出dog种类，那么如何得出(cat,巨大，1)这样的一一对应的数据呢？
df1_name = df_group.index.levels[0] #获得第一层的分类cat、dog
for i in range(len(df1_name)): #循环遍历第一层
df_level = df_group.loc[[df1_name[i],'df4']] #这里是选出第一层的所有信息
df_level_ch = pd.DataFrame(df_level) #由于上面得到是Series我们需要将它转换为DataFrame才能更好的操作
for j in range(len(df_level_ch)): #开始对第二层进行遍历
a = df_level_ch.ix[j].name #由于是DataFrame所以可以取每一行的name值('cat','大')
b = df_level_ch.values[j][0] #获取对应数量，由于是嵌套列表，所以我们逐层获取
print(a,b)
基本上是筛选出来了，还是很简单的。这只是其中的一个例子，如果遇到需要其他的操作，可以根据这个例子来随机变换。
这个方法虽然可以筛选，但是个人觉得数据量过大，就不是很好，小编暂时没有更好的方法
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