不再支持Pandas通过loc在multiindex dataframe中插入行

在不再支持Pandas通过loc在multiindex dataframe中插入行的情况下，可以使用其他方法来实现相同的功能。一种常见的方法是使用concat函数将要插入的行作为一个新的DataFrame对象，然后通过append函数将其添加到原始的multiindex dataframe中。

具体步骤如下：

1. 创建一个新的DataFrame对象，包含要插入的行数据。
2. 使用concat函数将新的DataFrame对象与原始的multiindex dataframe进行合并，指定axis=0参数表示按行合并。
3. 使用append函数将合并后的DataFrame对象添加到原始的multiindex dataframe中，指定ignore_index=True参数表示重新生成索引。
4. 最后，可以根据需要对合并后的multiindex dataframe进行排序或其他操作。

这种方法可以在不使用loc的情况下实现在multiindex dataframe中插入行的功能。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 原始的multiindex dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=pd.MultiIndex.from_tuples([('x', 'a'), ('x', 'b'), ('y', 'c')], names=['index1', 'index2']))

# 要插入的行数据
new_row = pd.DataFrame({'A': [7], 'B': [8]}, index=pd.MultiIndex.from_tuples([('z', 'd')], names=['index1', 'index2']))

# 合并新的行数据到原始的multiindex dataframe
merged_df = pd.concat([df, new_row], axis=0)

# 添加合并后的数据到原始的multiindex dataframe
result_df = df.append(merged_df, ignore_index=True)

print(result_df)

这里的result_df就是插入了新行的multiindex dataframe。

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