Pandas 是 Python 中非常流行的数据分析工具，其中包含了多种操作数据的方法，其中一种就是使用多级列名（MultiIndex）来对数据进行处理。
多级列名可以让我们在处理数据时更加灵活，尤其是在处理具有多个层级的复杂数据时，更是能够发挥出其威力。
要创建一个多级列名，可以使用
pd.MultiIndex.from_tuples()
或
pd.MultiIndex.from_product()
方法。这两种方法都可以接收一个元组列表，用来指定每个层级的名称。
例如，我们可以创建一个由两个层级的列名组成的 DataFrame：
import pandas as pd
import numpy as np
arrays = [np.array(['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux']),
np.array(['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two'])]
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns=pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('first', 'second')))
这里，我们定义了两个数组，每个数组代表一个层级的列名。然后，我们使用这两个数组创建了一个由随机数填充的 DataFrame，并指定了两个层级的列名，分别为 'first' 和 'second'。
现在，我们可以使用这个多级列名来对 DataFrame 进行各种操作，例如使用 .loc[] 和 .iloc[] 来选择特定的列：
df.loc[:, ('foo', 'two')]
df.iloc[:, 2]
这些方法都能够按照指定的多级列名来选择列。当然，我们也可以使用其他方法来对多级列名进行处理，例如 df.columns.levels 和 df.columns.labels 等方法，来获取列名的层级和标签等信息。
总之，使用多级列名可以帮助我们更好地处理复杂数据，并对数据进行更加灵活的操作。