・お題：マウスに試験物質を連投したところ、以下の体重データが得られた。各処置条件の平均値、中央値、最大値、最小値を一つの表に作成し、そこからデータを切り出すことで、経日的なグラフで示したい。
データ
| Compound | Dose | No | Day0 | Day1 | Day2 | Day3 | Day4 | Day5 | Day6 | Day7 |
| A | 1 | 1 | 25.9 | 25.9 | 26.1 | 26.9 | 27.8 | 28.6 | 28.9 | 29.3 |
| A | 1 | 2 | 25.2 | 25.9 | 26 | 26.9 | 26.9 | 27 | 27.1 | 27.7 |
| A | 1 | 3 | 25.4 | 25.4 | 26.3 | 26.8 | 26.8 | 27.8 | 28.4 | 29.2 |
| A | 3 | 1 | 25.7 | 25.5 | 25.5 | 25.1 | 25 | 24.9 | 24.7 | 24.6 |
| A | 3 | 2 | 25.8 | 25.5 | 25.2 | 24.7 | 24.3 | 24.3 | 24.2 | 23.8 |
| A | 3 | 3 | 25.7 | 25.5 | 25.1 | 25.1 | 24.8 | 24.5 | 24.1 | 24 |
| A | 10 | 1 | 25.1 | 24.4 | 24.3 | 24 | 23.7 | 23.6 | 22.8 | 22.5 |
| A | 10 | 2 | 25.3 | 24.7 | 24.3 | 23.6 | 23.6 | 23 | 23 | 22.6 |
| A | 10 | 3 | 25.4 | 24.8 | 24.4 | 24.1 | 23.6 | 23 | 22.4 | 21.8 |
| B | 1 | 1 | 25.1 | 25.7 | 26.2 | 26.8 | 27.2 | 28.1 | 28.6 | 28.8 |
| B | 1 | 2 | 25.2 | 25.9 | 26.5 | 26.5 | 27.7 | 28.9 | 29.5 | 30.2 |
| B | 1 | 3 | 25.2 | 25.9 | 25.9 | 27 | 27.4 | 27.7 | 28.4 | 28.5 |
| B | 3 | 1 | 25.4 | 27 | 28.4 | 29.7 | 30.5 | 30.9 | 31.3 | 32.7 |
| B | 3 | 2 | 25.8 | 26.8 | 26.9 | 28.5 | 29.2 | 29.5 | 30.7 | 31.8 |
| B | 3 | 3 | 25.6 | 26.3 | 26.7 | 27.2 | 28.8 | 30 | 30.9 | 32.4 |
| B | 10 | 1 | 25.2 | 25.4 | 27.3 | 28 | 28.6 | 29.3 | 29.7 | 31.5 |
| B | 10 | 2 | 25.5 | 27.1 | 28.1 | 29.5 | 31.1 | 31.4 | 32.7 | 34.5 |
| B | 10 | 3 | 25.6 | 27.5 | 27.9 | 29.2 | 29.4 | 30.2 | 31.3 | 31.7 |
・やりたいことは先日とほぼ同じで、平均値、中央値、最大値及び最小値を個別に求めるのではなく、すべて算出した一つの表を作成し、そこから切り出して図示するような感じ。マルチカラム・インデックスの練習をしたい。
・まずは、csvを読み込んでpandasのデータフレームを作成し、処置条件でまとめる（前回と全く同じ）。
import pandas as pd
df=pd.read_csv("xxx.csv")
matome=df.drop("No", axis=1).groupby(["Compound","Dose"])
・平均値、中央値、最大値及び最小値をdf2にする。
df2=matome.agg(["mean","median","max","min"])
df2の中身は以下の通り。マルチカラムかつマルチインデックスになっている。
・ここから、Day0とDay2の平均値、中央値、最大及び最小を抜き出すなら、以下で良い。
df2.loc[:,["Day0","Day2"]]
・各日の中央値をdf2からとってきたくて、df2.loc[:,"median"]と打つとエラーが返ってくる。どうやら、マルチカラムが階層構造になっており、各集計方法（"median"）が評価日の下層に位置しているため、うまく働かないっぽい。
・そこで、集計方法と評価日の階層を入れ替える（以下）。
df3=df2.swaplevel(0,1, axis=1)#axis = 0にすると、indexの階層が変わるっぽい。
こうすると、df3の中身は以下のようになる。
・こうした後に、
df4=df3.loc[:,"mean"]
を実行すると、df4の中身は以下になる。
ここまでくれば、転置して.plot()すればグラフを描くことができる。
df4.loc[:,"mean"].T.plot()
この"mean"のところを、"median"や"max"、"min"にすれば、平均値だけではなく、中央値、最大値、最小値を切り出してグラフを描いてくれる（割愛）。
・ちなみに、df5=df3.reset_index()すればマルチインデックスを解除できる（df5の中身は下図）。
・ちなみに、df6=df5.set_index(["Compound","Dose"])でマルチインデックスを設定できる（df6の中身は下図）。
・表のハンドリングをスムーズにできるようになりたい。
おわり。
