这是原始数据框： 我想要的：我想将上面的数据框转换为这个多索引列数据框： 我设法通过这段代码做到了：

# tols : original dataframe
cols = pd.MultiIndex.from_product([['A','B'],['Y','X'] 
['P','Q']])
tols.set_axis(cols, axis = 1, inplace = False)

我尝试了什么：reindex我尝试用这样的方法来做到这一点：

cols = pd.MultiIndex.from_product([['A','B'],['Y','X'], 
['P','Q']])
tols.reindex(cols, axis = 'columns')

结果是这样的输出：

我的问题： 正如您在上面的输出中看到的那样，我的所有原始数值在使用该reindex方法时都丢失了。在文档页面中明确提到： 使用可选填充逻辑将 DataFrame 与新索引一致，将 NA/NaN 放置在先前索引中没有值的位置。除非新索引等同于当前索引，否则将生成一个新对象。所以我不明白：

• reindex我在使用该方法丢失原始值时特别错误在哪里
• 我应该如何reindex正确使用该方法来获得我想要的输出