如何基于非Unnamed条件合并DataFrame的两级表头？

你可以通过遍历双重表头（MultiIndex）的每一列，自动提取非Unnamed的层级值作为新列名，完全不需要指定列索引：

1. 确保正确读取双重表头 #

导入Excel时指定前两行为表头：

import pandas as pd
df = pd.read_excel("your_file.xlsx", header=[0, 1])

2. 合并表头的通用代码 #

针对明确标记为Unnamed的空表头：

df.columns = [col[0] if col[1] == "Unnamed" else col[1] for col in df.columns]

适配pandas自动生成的Unnamed: X格式：

如果Excel空表头被pandas自动命名为Unnamed: 0这类格式，用以下更通用的写法：

df.columns = [next(c for c in col if not c.startswith("Unnamed")) for col in df.columns]

效果说明 #

这段代码会遍历每一列的两级表头元组，自动筛选出非Unnamed的内容作为新列名。无论你的DataFrame有多少列、列顺序如何变动，都能生成你期望的一级表头：Name、Country、Age。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nzskra