Python 使用pandas中的MultiIndex.from_元组添加附加级别

我正试图在python的多级索引中添加一个额外的级别。我的数据框如下所示

df1=pd.DataFrame（np.array（[[A'，1,2,3]，'B'，-4,5，-6]，'d'，7,0,9]），columns=[d'，'A'，'B'，'c']）

我使用以下代码来添加多个级别

df1.columns=pd.MultiIndex.from_元组（（（“first”，“D”），（“first”，“a”），（“second”，“b”），（“second”，“c”））

现在，我想从不同的数据帧在第一层和第二层之间添加另一层

df2=pd.DataFrame（np.array（[[D'，1]，[a'，2]，[b'，1]，[c'，3]），columns=[11'，'22']）

所需的输出应如下所示。我想知道我怎样才能做到这一点。非常感谢您事先的帮助

 first  second

 1  2   1  3

 D  a   b   c

A   1   2   3
B   -4  5   -6
d   7   0   9

---

多个索引的更改总是令人头痛

out = df1.T.assign(a=[1,2,1,3]).set_index('a',append=True).T.reorder_levels([0,2,1],axis=1)
Out[247]: 
  first     second    
a     1   2      1   3
      D   a      b   c
0     A   1      2   3
1     B  -4      5  -6
2     d   7      0   9

尝试：

输出：

  first     second    
      1   2      1   3
      D   a      b   c
0     A   1      2   3
1     B  -4      5  -6
2     d   7      0   9

---

实际上，直接重新分配列会发出警告，但什么也没有做，因此需要进行调整。

这

1 2 1 3

从何而来？我有一个包含这些详细信息的表。df2=pd.DataFrame（np.array（[['D'，1]，'a'，2]，'b'，1]，'c'，3]），columns=['11'，'22']）谢谢，我可以使用DataFrame来添加级别吗？df2=pd.DataFrame（np.array（[[D'，1]，[a'，2]，[b'，1]，[c'，3]），columns=['11'，'22']））

  first     second    
      1   2      1   3
      D   a      b   c
0     A   1      2   3
1     B  -4      5  -6
2     d   7      0   9