Python 是一種強大的編程語言，擁有許多非常有用的庫和工具。其中，層次化索引是一項非常重要的功能。

層次化索引是 pandas 數據分析庫中的一項特性，其主要作用是在數據分析過程中對數據進行分組和聚合操作。層次化索引又被稱為“多重索引”。

import pandas as pd
import numpy as np
# 創建一個包含三個層級的多重索引
arrays = [
['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']
]
tuples = list(zip(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])
# 創建一組隨機數
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=index, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
# 分組和聚合操作
grouped = df.groupby(level=0).sum()
print(grouped)

以上代碼首先創建了一個包含三個層級的多重索引，并根據該多重索引創建了一個數據幀。然后，對數據幀進行了分組和聚合操作。最后，輸出了分組后的求和結果。

通過層次化索引，我們可以更加清晰和方便的對數據進行分組和聚合操作，從而實現更為高效和準確的數據分析工作。