从嵌套字典中构造pandas多索引数据帧

可以使用pd.DataFrame.from_dict()方法。该方法可以接受一个字典作为输入，其中字典的键表示列名，字典的值表示列数据。如果字典的值也是字典类型，则可以构造多级索引。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

data = {
    'A': {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3},
    'B': {'a': 4, 'b': 5, 'c': 6},
    'C': {'a': 7, 'b': 8, 'c': 9}
}

df = pd.DataFrame.from_dict(data)

这将创建一个多索引数据帧df，其中包含三个列'A'、'B'和'C'，每列下面有三个索引标签'a'、'b'和'c'。你可以通过df.index和df.columns属性来访问索引和列标签。

如果你想要重命名索引和列标签，可以使用df.rename()方法。例如，你可以使用以下代码将索引标签'a'重命名为'x'：

df.rename(index={'a': 'x'}, inplace=True)

关于pandas的更多信息和使用方法，你可以参考腾讯云的数据分析产品TencentDB for PostgreSQL。