Pandas当我有一个MultiIndexed列时如何使用.loc？

Question

我写了一个简短的代码来说明让我困惑的是：

import numpy as np
import pandas as pd

a = [0.2,0.4]
f = np.linspace(0.0,4.0,5)

mindex = pd.MultiIndex.from_product([a,f], names=['a', 'f'])
df = pd.DataFrame(dtype=float, index=range(0,100), columns=mindex)

有关DataFrame的打印结构，请参阅编辑。现在，我想知道如何专门使用.loc为特定元素赋值。显然，以下内容：

print(df.loc[0, 0.2, 0.0])

给我错误：

pandas.core.indexing.IndexingError: Too many indexers

但我不明白为什么？以下两个语句按预期工作：

print(df.loc[0])
print(df.loc[0,0.2])

以print(df.loc[0,0.2])为例输出：

f
0.0   NaN
1.0   NaN
2.0   NaN
3.0   NaN
4.0   NaN
Name: 0, dtype: float64

但是如何才能获得最终的f=0.0值？

另外，我的下一个想法是使用元组索引的元组，但print(df.loc[0,[0.2,0.0]])也不起作用。

编辑：只是为了澄清我的DataFrame的结构。

print(df)

给出：

a  0.2                 0.4                
f  0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0
0  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
...
...

编辑2：只是在评论后更新，基本上有两个建议是使用df.loc[0][0.2][0.0]或df[[(0.2,0.0)]].loc[0]。但是，由于我需要将值分配给特定元素，因此大熊猫似乎不鼓励这两者（参见http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy）。

实际上，df.loc[0][0.2][0.0] = 2似乎有效，但df[[(0.2,0.0)]].loc[0] = 2没有（因为它返回切片的副本而不是视图）。