Pandas 行的多级索引

这应该是一件简单的事情，但经过几个小时的搜索，我仍然不知道我做错了什么

我尝试过使用multiindex.from和其他多种方法，但我就是做不好

我需要这样的东西：


但我得到的却是：
我做错了什么

import pandas as pd

list_of_customers = ['Client1', 'Client2', 'Client3']
stat_index = ['max', 'current', 'min']
list_of_historic_timeframes = ['16:10', '16:20', '16:30']

timeblock = pd.DataFrame(index=([list_of_customers, stat_index]), columns=list_of_historic_timeframes)
timeblock.fillna(0, inplace=True)

print(timeblock)

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令人惊叹的！非常感谢你。即使在看了多个例子之后，我还是错误地使用了MultiIndex，并使用了错误的from。我知道如何使用多维Numpy数组，但由于某些原因，我没有正确地解决这些问题。我可以更新整行，但无法正确指定列。

timeblock.loc[（'Client1'，'min'），'16:20']=3

再次感谢。我很接近，但不是很正确。这在示例代码中非常有效，但在我的真实数据中添加了一个新列。我认为这与原始列标题采用datetime格式和添加为字符串有关，但我可以解决这个问题。再次感谢！帮了大忙。

list_of_customers = ['Client1', 'Client2', 'Client3']
stat_index = ['max', 'current', 'min']
list_of_historic_timeframes = ['16:10', '16:20', '16:30']


timeblock = pd.DataFrame(
    0,
    pd.MultiIndex.from_product(
        [list_of_customers, stat_index],
        names=['Customer', 'Stat']
    ),
    list_of_historic_timeframes
)

print(timeblock)

                  16:10  16:20  16:30
Customer Stat                        
Client1  max          0      0      0
         current      0      0      0
         min          0      0      0
Client2  max          0      0      0
         current      0      0      0
         min          0      0      0
Client3  max          0      0      0
         current      0      0      0
         min          0      0      0