熊猫单级多索引与普通索引

Question

一个人可能会在熊猫中生成单级MultiIndex，如下所示：

index = pd.MultiIndex.from_arrays([[1,2,3]])
index
print ('Number of levels = %d' % index.nlevels)

MultiIndex(levels=[[1, 2, 3]],
           codes=[[0, 1, 2]])
Number of levels = 1

然后将其用作简单索引，例如，以便初始化DataFrame：

df = pd.DataFrame([0,0,15], index=index, columns=['d'])
df

但是，是否存在单级多索引而不是简单索引的“特殊”用例？我的意思是简单索引“不太舒适”甚至不起作用的情况。

Answer 1

我只能想到内存使用情况，如果只有一个级别，则应该使用普通索引。

df.index.memory_usage()
123
df.index=[1,2,3]
df.index.memory_usage()
24

Answer 2

我认为行为应该是相同的，但似乎存在细微的差异。

例如，单级 MultiIndex 会导致索引问题。 看到这个问题：Pandas indexing error with (1) non-unique query, and (2) single-level MultiIndex