Python 如何创建具有多个自定义索引名的新数据帧？

基于，我已经能够使用我自己的数据和指定的数据类型创建一个新的pandas数据帧，如下所示：

df = pd.DataFrame({'A':pd.Series([1], dtype='str'),
                   'B':pd.Series([4], dtype='int'),
                   'C':pd.Series([7], dtype='float')})

print(df)
   A  B    C
0  1  4  7.0

但是，我需要的是在创建数据帧时能够另外指定索引名。我想这应该使用

pd.DataFrame（）

和/或

pd.Series（）

的索引参数来完成，但我不确定用什么方式

预期结果是，如果我随后打印

df

，我会得到：

             A  B    C
idx1  idx2
0     test   1  4  7.0

---

其中，

“idx1”

和

“idx2”

是索引名，

0

和

“test”

是此（单行）数据帧中第一行对两个索引的值。

需要为每个

系列定义
多索引，例如：

mux = pd.MultiIndex.from_arrays([[0], ['test']], names=['idx1','idx2'])
df = pd.DataFrame({'A':pd.Series([1], dtype='str', index=mux),
                   'B':pd.Series([4], dtype='int', index=mux),
                   'C':pd.Series([7], dtype='float', index=mux)})

print(df)

           A  B    C
idx1 idx2           
0    test  1  4  7.0