Python 添加列时保护多索引数据类型

多索引

有可能成为“面板”数据的有用且更灵活的替代品。更灵活的原因是，虽然传统面板在各个面板之间具有相同的列，但通过层次索引，您可以根据需要对列进行分组。但是，我找不到一种方便的方法来保护多索引中的日期

dtype

，因为并非每一列都与日期关联

例如，以日期作为每列分层标签的一部分的

数据框开始：

将熊猫作为pd导入
字母=[“a”、“b”]
日期=列表（pd.日期\范围（start=“2019-11-12”，freq=“D”，期间=2））
index=pd.MultiIndex.from_product（[字母，日期]，名称=[无，日期]）
df=pd.DataFrame（列=索引）
df.loc[0，：]=1
df.columns.get_level_值（“日期”）.dtype

dtype（'is
df3[（“bad”，pd.np.nan）]=“A”
你在找什么？我不确定我是否理解这个问题。甚至
df3[（“bad”，None）]=“A”
似乎可以节约成本dtype@Ben.T是的……差不多。愚蠢的我没有看到元组的赋值确实保护了日期数据类型，但结果索引与
d2.列
不同。第二个级别已经加长，包括
NaT
。问题是是否有更直接的方法以s结尾ame列为
d2
。我想“第二级已延长，包括NaT”是我不理解的。当我打印df2.columns和df3.columns时，我真的看不出有什么区别，你能告诉我更多区别在哪里吗？@Ben.t详细说明。谢谢你的帮助！
dtype('O')