Pandas 如何向多索引列数据帧添加值

我的数据帧是

    a                       b
    1           2           1           2  
0   0.281045    0.975469    -0.538213   -0.180008
1   0.128696    1.875480    0.247637    -0.047927

我想将矩阵插入

（a，3）、（b，3）

似乎没有合适的方法为多索引数据帧添加值，下面是我尝试的代码：

df[:,:,3] = [[1, 1],
             [1, 1]]```
But it didn't work...

---

您可以使用

MultiIndex

创建新的

DataFrame

，然后通过排序

MultiIndex

将其追加到数据中：

arr = np.array([[1, 1],[1, 1]]) 

df1 = pd.DataFrame(arr, 
                   index=df.index, 
                   columns= pd.MultiIndex.from_product([df.columns.levels[0], [3]]))

df = df.join(df1).sort_index(axis=1)
print (df)
          a                      b             
          1         2  3         1         2  3
0  0.281045  0.975469  1 -0.538213 -0.180008  1
1  0.128696  1.875480  1  0.247637 -0.047927  1

---

您可以使用

MultiIndex

创建新的

DataFrame

，然后通过排序

MultiIndex

将其追加到数据中：

arr = np.array([[1, 1],[1, 1]]) 

df1 = pd.DataFrame(arr, 
                   index=df.index, 
                   columns= pd.MultiIndex.from_product([df.columns.levels[0], [3]]))

df = df.join(df1).sort_index(axis=1)
print (df)
          a                      b             
          1         2  3         1         2  3
0  0.281045  0.975469  1 -0.538213 -0.180008  1
1  0.128696  1.875480  1  0.247637 -0.047927  1

---

那么，我们读取多索引的技术是什么呢？我在堆栈溢出上发现了一个代码，它似乎有效，但似乎无效robust@sammywemmy-我在文本编辑器中更改数据，这不是一种很好的技术：（那么，你读取多索引的技术是什么呢？我在堆栈溢出上发现了一段代码，它似乎有效，但似乎无效robust@sammywemmy-我在文本编辑器中更改数据，不是很好的技术：(

arr = np.array([[1, 1],[1, 1]]) 

df1 = pd.DataFrame(arr, 
                   index=df.index, 
                   columns= pd.MultiIndex.from_product([df.columns.levels[0], [3]]))

df = df.join(df1).sort_index(axis=1)
print (df)
          a                      b             
          1         2  3         1         2  3
0  0.281045  0.975469  1 -0.538213 -0.180008  1
1  0.128696  1.875480  1  0.247637 -0.047927  1