具有不同深度层次索引的熊猫数据框

Question

Pandas对于具有层次索引：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/advanced.html的数据帧具有很好的功能，但是它主要针对层次深度恒定的情况。是否存在一种标准的，也许功能较少的方法来使数据框具有随深度变化的层次结构索引？

我实际上并不需要MultiIndex的部分索引，分组和堆叠/拆栈功能，而通过原始元组对列进行索引的数据框将满足我的需求。

我想做以下事情：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    ("a",):   [1],
    ("b",):   [2],
    ("x", 1): [3],
    ("x", 2): [4]
})

但是，对于我而言，在这种情况下，熊猫的默认MultiIndex有点过分急切。例如，它使第一列的“ true”索引为("a", nan)。然后df[("a",)]返回其索引以("a",)开头的所有列，例如像("a", 1)这样的列。

一种选择是做类似的事情

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    "a":      [1],
    "b":      [2],
    ("x", 1): [3],
    ("x", 2): [4]
})

会创建一个由字符串和元组混合索引的数据框，但这似乎不受支持。