我想swaplevel和设置值后，选择。
在本例中，我想将“c1”列设置为1，但它似乎没有像我预期的那样工作。
编辑：未明确表达：我想把C1列的值设为1，而不是重命名C1。

import numpy as np
import pandas as pd
mix = pd.MultiIndex.from_tuples([('a1','b1','c1'),('a1','b2','c1'),('a1','b3','c2')])
df = pd.DataFrame(np.zeros((3,3)),columns=mix)
print(df)
df.swaplevel(0,2,axis=1).loc[:,'c1']=1  
print(df)

Output
        a1          
        b1   b2   b3
        c1   c1   c2
    0  0.0  0.0  0.0
    1  0.0  0.0  0.0
    2  0.0  0.0  0.0

' FutureWarning: In a future version, `df.iloc[:, i] = newvals` will attempt \nto set the values inplace instead of always setting a new array. \nTo retain the old behavior, use either `df[df.columns[i]] = newvals` or, \nif columns are non-unique, `df.isetitem(i, newvals)`\n'