Python 如何将列添加到多索引数据帧？

我有这样一个数据帧：

upper    level1    level2 
lower    name      name
1        Mary      Tom
2        ...       ...

如果我想在

level1

下添加另一列，该怎么办？比如说

upper    level1       level2 
lower    name    age  name
1        Mary    13   Tom
2        ...    ...    ...

我可以使用df['level1'].loc[：，'name']访问数据，但我不知道如何添加/删除列

如果我只使用

df.level1['age']=1

，Python将返回一个复制警告，并且数据帧中没有任何更改：

SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
if __name__ == '__main__':

试试这个：

df.insert(1, ('level1', 'age'), pd.Series([13]))

---

您可以在分配中使用元组：

In [11]: df[('level1', 'age')] = 13  # or a Series here, rather than a number

In [12]: df
Out[12]:
  upper level1 level2 level1
  lower   name   name    age
0     1   Mary    Tom     13
1     2    ...    ...     13

---

它是如此简单和优雅！谢谢，这很有效！你能解释一下为什么我的代码不正确吗？@Arthur see提供了一个关于

设置CopyWarning

的好例子。在您的情况下，

df.level1

返回

df

的切片或视图，您试图通过切片更改

df

。熊猫将复制

df.level1

，并对副本进行更改。通常这不是你想要的，熊猫在警告你。@piRSquared谢谢。谢谢！但是你能告诉我为什么我的代码错了吗？我不熟悉Python。@Arthur在执行df.level1时，它会创建一个视图，该视图是只有level1列的子数据帧。尝试在视图上创建新列（使用

df.level1['age']=1

）无效，因为您无法编辑“视图”（它是只读的）。