如何将DataFrame附加到多索引DataFrame？

将DataFrame附加到多索引DataFrame可以使用pd.concat()函数来实现。pd.concat()函数可以将多个DataFrame按照指定的轴进行连接。

具体步骤如下：

首先，确保要附加的DataFrame和目标多索引DataFrame具有相同的列名。
使用pd.concat()函数将要附加的DataFrame和目标多索引DataFrame按照指定的轴进行连接。在这种情况下，我们需要按照行的方向进行连接，所以指定axis=0。
如果要保留原始的索引，可以设置ignore_index=False；如果要重新生成索引，可以设置ignore_index=True。
最后，将连接后的结果重新赋值给目标多索引DataFrame。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建目标多索引DataFrame
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 'X'), ('A', 'Y'), ('B', 'X'), ('B', 'Y')], names=['Index1', 'Index2'])
df_multi = pd.DataFrame({'Col1': [1, 2, 3, 4], 'Col2': [5, 6, 7, 8]}, index=index)

# 创建要附加的DataFrame
df_append = pd.DataFrame({'Col1': [9, 10], 'Col2': [11, 12]}, index=pd.Index(['C', 'D'], name='Index1'))

# 将DataFrame附加到多索引DataFrame
df_multi = pd.concat([df_multi, df_append], axis=0, ignore_index=False)

# 打印结果
print(df_multi)

输出结果如下：

              Col1  Col2
Index1 Index2            
A      X         1     5
       Y         2     6
B      X         3     7
       Y         4     8
C      NaN       9    11
D      NaN      10    12

在这个例子中，我们创建了一个多索引DataFrame df_multi，然后创建了一个要附加的DataFrame df_append。使用pd.concat()函数将df_append附加到df_multi，并将结果重新赋值给df_multi。最后打印出了连接后的结果。

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