一、行多层索引
1.隐式创建
在构造函数中给index、colunms等多个数组实现（datafarme与series都可以）
df的多级索引创建方法类似：
2.显式创建pd.MultiIndex
其中.from_arrays为类似上面的参数，推荐使用简单的from_product函数（会自动进行交叉）：
二、列多层索引
列多层索引同理：
三、多层索引操作与切片
1.Series多层索引
使用中括号和loc效果完全一样：
切片，只切第一级索引，与之前一致，需要指定某些指定行时，可以通过iloc切片，最后一级索引来切片：
2.dataframe的索引与切片
直接切与series类似，只切最外层索引：（包含中文时，可能会有bug！属于Pandas的bug）
使用Loc函数查找：
更多多级索引的操作，参考：https://www.jianshu.com/p/760cd4f46c8d
四、索引的stack堆——重排
堆，字面意思就是摞起来的意思，调用stack就会将数据摞起来：
在pandas里面，这个叫重排，参考：https://blog.csdn.net/S_o_l_o_n/article/details/80917211
五、聚合操作
1.sum()
可以通过axis来控制行还是列，通过之前对轴的介绍，知道axis = 0的默认值是逐行：
2.其他的聚合：max,min等同理：
