Pandas 如何使用非唯一多索引向数据帧添加新行

其中df看起来像：

现在，我通过以下方式添加新行：

df = pd.DataFrame(np.arange(4*3).reshape(4,3), index=[['a','a','b','b'],[1,2,1,2]], columns=list('xyz'))

然后df变成：

现在，我想做同样的事情，但使用具有非唯一多索引的不同df：

df.loc['new',:]=[0,0,0]

，看起来像：

打电话

df = pd.DataFrame(np.arange(4*3).reshape(4,3), index=[['a','a','b','b'],[1,1,2,2]], columns=list('xyz'))

结果是“异常：无法处理非唯一的多索引！”

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如何实现目标？

与helper一起使用

append

或

concat

DataFrame

：

df.loc['new',:]=[0,0,0]

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非常感谢你的帮助。我将在10分钟后单击“接受”按钮（系统默认值）：）

df1 = pd.DataFrame([[0,0,0]], 
                   columns=df.columns, 
                   index=pd.MultiIndex.from_arrays([['new'], ['']]))
df2 = df.append(df1)

df2 = pd.concat([df, df1])
print (df2)
       x   y   z
a   1  0   1   2
    1  3   4   5
b   2  6   7   8
    2  9  10  11
new    0   0   0