Python 熊猫：如何向多索引空数据帧添加数据？

我想使用多索引数据帧来轻松地选择数据帧的部分。我创建了一个空数据框，如下所示：

mi = mindex = {'input':['a','b','c'],'optim':['pareto','alive']}
mi = pd.MultiIndex.from_tuples([(c,k) for c in mi.keys() for k in mi[c]])
mc = pd.MultiIndex(names=['Generation','Individual'],labels=[[],[]],levels=[[],[]])
population = pd.DataFrame(index=mi,columns=mc)

这似乎很好。 但是，我不知道如何插入单个数据来开始填充我的数据帧。我尝试了以下方法：

population.loc[('optim','pareto'),(0,0)]=True

在这里，我试图定义一个新的列双索引（0,0），导致出现

NotImplementedError

。我还尝试了（0,1），它给出了一个

ValueError

我也尝试过不使用列索引：

population.loc[('optim','pareto')]=True

没有错误…但数据帧也没有变化。。。 有什么帮助吗？提前谢谢

编辑 为了澄清我的问题，一旦填充，我的数据框应该如下所示：

Generation     1               2
Individual     1    2    3     4    5     6
input       a  1    1    2     ...
            b  1    2    2     ...
            c  1    1    2     ...
optim  pareto  True True False ...
        alive  True True False ...

编辑2 我发现，如果我在创建数据帧时定义第一列，我所做的工作就会起作用。特别是：

mc = pd.MultiIndex.from_tuples([(0,0)])

我得到了一个满是

nan

的第一列，我可以根据需要添加数据（也可以添加新列）：

---

我仍然不知道我的第一个定义有什么问题…

即使我不知道我最初的定义为什么是错误的，下面的工作正如预期的那样：

mi = {'input':['a','b','c'],'optim':['pareto','alive']}
mi = pd.MultiIndex.from_tuples([(c,k) for c in mi.keys() for k in mi[c]])
mc = pd.MultiIndex.from_tuples([(0,0)],names=['Generation','Individual'])
population = pd.DataFrame(index=mi,columns=mc)

看起来解决方案是在数据帧创建时初始化列（这里使用（0,0）列）。然后，创建的数据帧是：

Generation      0
Individual      0
input a       NaN
      b       NaN
      c       NaN
optim pareto  NaN
      alive   NaN

---

然后可以通过向当前列或新列/行添加值来填充。

我认为在代码的第一个块之后，这样做不好

population

返回一个包含5个元组索引和0列的exmpty数据帧，这可能不是您想要的。发布一个示例，说明您希望输出的样子，也许我们可以更好地帮助您。对列尝试使用

字符串而不是
int
，因此
population.loc[（'optim'，'pareto'），（'0'，'0'）]=True
否，对列使用
字符串
没有帮助：它导致相同的
未实现错误。
Generation      0
Individual      0
input a       NaN
      b       NaN
      c       NaN
optim pareto  NaN
      alive   NaN