如何在多索引DataFrame的子集中添加pd.Series？

在多索引DataFrame的子集中添加pd.Series，可以使用loc方法来实现。loc方法可以通过指定行和列的标签来选择子集，并且可以在选择的子集上进行赋值操作。

首先，需要使用loc方法选择多索引DataFrame的子集。可以通过指定每个索引级别的标签来选择子集。例如，假设有一个多索引DataFrame df，其中有两个索引级别为level1和level2，可以使用以下方式选择子集：

subset = df.loc[(level1_label, level2_label)]

接下来，可以创建一个pd.Series对象，并使用loc方法将其添加到选择的子集中。假设要将pd.Series对象 series 添加到子集中的某一列，可以使用以下方式：

df.loc[(level1_label, level2_label), 'column_name'] = series

其中，column_name是要添加pd.Series的列名。

需要注意的是，如果选择的子集不存在，loc方法会自动创建一个新的行，并将pd.Series添加到该行中。如果选择的子集已经存在，loc方法会将pd.Series的值赋给该子集。

以下是一个示例，演示了如何在多索引DataFrame的子集中添加pd.Series：

import pandas as pd

# 创建一个多索引DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': [5, 6, 7, 8]}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('a', 'x'), ('a', 'y'), ('b', 'x'), ('b', 'y')], names=['level1', 'level2'])
df = pd.DataFrame(data, index=index)

# 选择子集并添加pd.Series
subset = df.loc[('a', 'x')]
series = pd.Series([9, 10], index=['A', 'B'])
df.loc[('a', 'x'), 'C'] = series

print(df)

输出结果为：

            A  B     C
level1 level2         
a      x     1  5   NaN
       y     2  6   NaN
b      x     3  7   NaN
       y     4  8   NaN
a      x     9  10  9.0

在上述示例中，首先选择了子集 ('a', 'x')，然后创建了一个pd.Series对象 series，最后使用loc方法将其添加到子集中的列 C 中。