我正在使用计算机仿真，并且使用了许多从一种仿真更改为另一种仿真的变量。我必须进行简短但大量的模拟（例如1000多次），因此跟踪这些模拟非常重要。
到目前为止，我只是在其中添加了带有数据的新列。所以我的数据看起来像这样。
DataX, DataY, DataZ, variable1, variable2, variable3, ....
所以我基本上每个变量制作一列。
每次我需要获取新变量时，我都会将它们添加为新列。
无效，但至少所有内容都在同一文件中，这非常方便。
我在实验室的实习期即将结束，我的导师要求我清理代码并进行编写，以便任何人都可以继续使用它。
问题是，这些变量中的每个变量还具有2个其他子变量。
所以我创建了一个新函数，该函数收集所有这些变量并制作一个看起来像这样的整洁的小数据框
Parameter Value Lambda Mod
temperature 10 1 0
VarE 1.5 5 0.5
等
为了使其易于访问，我也将Parameter作为索引，因此可以使用df_param.loc ['VarE'，'Value']
但是，由于这个原因，它们不在同一文件中。这不方便。 由于他们在绘图时必须使用超过1000个以上的数据文件，并且必须过滤所有内容，因此将参数与数据分开会导致错误（由于所有内容都在同一个文件中，因此atm不可能）。
如果将“参数”转换为列，我可以轻松地做到这一点
索引DataX，DataY，DataZ，参数，值，Lambda，Mod
我遇到的问题（主要是从实际角度出发）是，由于参数不再是索引，因此我无法再执行df_param.loc ['VarE'，'Value']。我需要确切地知道'VarE'是什么索引，然后执行df.param.loc ['index'，'value']并从15个以上的参数中选取，这有点粗略。
基本上，有没有办法获得2个索引？喜欢 一个用于DataX，DataY，DataZ的索引（我们称其为'dt'），另一个用于Value Lambda和Mod的索引，即“ Parameter”
所以两个df基本上在一个内。
提前谢谢