Python Pandas在DataFrame中设置值，其中索引具有多个相同的标签值

在Python Pandas中，可以使用DataFrame的.loc属性来设置DataFrame中的值。当索引具有多个相同的标签值时，可以使用.loc属性的多级索引来设置值。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建一个DataFrame对象：df = pd.DataFrame(data)

其中，data是一个字典或二维数组，包含要填充到DataFrame中的数据。

1. 设置索引：df.set_index(['index_col1', 'index_col2', ...])

这里的index_col1、index_col2等是DataFrame中作为索引的列名。

1. 使用.loc属性设置值：df.loc[('index_val1', 'index_val2', ...), 'column_name'] = new_value

这里的index_val1、index_val2等是要设置值的索引值，column_name是要设置值的列名，new_value是要设置的新值。

下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 设置索引
df.set_index(['A', 'B'], inplace=True)

# 使用.loc属性设置值
df.loc[(1, 4), 'C'] = 7

print(df)

输出结果为：

     C
A B   
1 4  7
2 5  NaN
3 6  NaN

在这个示例中，我们创建了一个包含'A'和'B'两列的DataFrame对象，并将它们设置为索引。然后，我们使用.loc属性将索引值为(1, 4)的行的'C'列设置为7。最后，我们打印出DataFrame的内容，可以看到相应的值已经被设置。

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