如何填充Pandas多级索引DataFrame列名并实现列名扁平化

步骤1：前向填充MultiIndex第一级的空值 #

针对列MultiIndex中第一级存在的空值（nan），通过提取第一级索引、填充后重构MultiIndex完成前向填充：

import pandas as pd

# 提取第一级列名并执行前向填充
filled_first_level = df.columns.get_level_values(0).ffill()
# 用填充后的第一级+原第二级重构列MultiIndex
df.columns = pd.MultiIndex.from_arrays(
    [filled_first_level, df.columns.get_level_values(1)],
    names=df.columns.names
)

步骤2：扁平化列名 #

将两级列名合并为单一字符串，第二级为空的列直接保留第一级名称，非空则以“第一级 第二级”的格式拼接：

# 过滤空值后拼接列名
df.columns = [' '.join(filter(None, col_tuple)) for col_tuple in df.columns]

执行完成后，最终列名将变为：
'Month', 'TG', 'Reach level', 'Reach plan', 'Reach sth (p.p.)', 'Reach final', 'Prime Time final', 'Prime Time AGB', 'Prime Time diff (p.p.)', 'Prime Time diff p.p.'

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bry888