Pandas变形函数与多级索引关系：维数变化及函数详解

在 Pandas 中，变形函数与多级索引之间存在着紧密的联系。多级索引是指在 DataFrame 或 Series 中，索引可以是多维的，这有助于我们更好地组织和处理数据。

变形函数能够对数据进行重塑和重新排列，例如 'pivot'、'melt'、'stack'、'unstack' 等。这些函数可以改变数据的形状和结构，从而导致索引维数发生变化。

以下变形函数会使得索引维数发生变化：

1. 'pivot': 将长格式的数据转换为宽格式，可以将某一列作为新的列索引，某一列作为新的行索引。

2. 'melt': 将宽格式的数据转换为长格式，可以将多列合并为一列，并将对应的列名作为新的索引。

3. 'stack': 将列索引转换为行索引，将数据的列压缩为一列，同时创建一个多级索引。

4. 'unstack': 将行索引转换为列索引，将数据的行展开为多列，同时创建一个多级索引。

通过变形函数的使用，我们可以根据需要对数据的形状和结构进行调整，从而更方便地进行数据分析和处理。