使用MultiIndex创建如下DataFrame多级索引： 然后通过转置、stack()方法得到以下数据： 最后通过取值和切片得到目标数据： 具体要求请参见后续测试样例。

在Pandas中，MultiIndex，也称为“多层索引”或“笛卡尔积索引”，允许创建包含多个列级别的索引。首先，你需要创建一个包含两个或更多级别标签的数据框。例如：

import pandas as pd

# 创建数据
data = {
    'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
    'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]
}

# 创建 MultiIndex DataFrame
index = pd.MultiIndex.from_tuples(zip(data['A'], data['B']))
df = pd.DataFrame(data.values, index=index, columns=['C', 'D'])

然后，你可以使用`T`或`.transpose()`方法将DataFrame转置，使得索引成为行标签，而列变为新的水平索引：

transposed_df = df.T

接着，通过`stack()`方法，可以将多层索引扁平化成单层索引，同时将原来列数据变成新的行数据：

flattened_df = transposed_df.stack()

最后，你可以通过指定特定的索引值或切片来获取所需的数据。比如，如果你想要选取'A=foo'并且'B=one'的行，可以这样做：

target_data = flattened_df.loc[('foo', 'one')]