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如何使用多个自定义索引名称创建新的pandas数据框？

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基于this answer，我已经能够使用我自己的数据和指定的dtypes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，我需要的是能够在创建数据帧时另外指定索引名称 . 我想这应该使用 pd.DataFrame() 和/或 pd.Series() 的索引参数来完成，但我不确定以什么方式 .

intended result 是，如果我之后打印 df ，我得到：

A  B    C
idx1  idx2
0     test   1  4  7.0

其中 "idx1" 和 "idx2" 是索引名称， 0 和 "test" 是此（单行）数据帧中第一行对于两个索引的值 .

python pandas dataframe

1 回答

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    需要为每个 Series 定义 MultiIndex ，例如by MultiIndex.from_arrays：

    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
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