如何为Pandas DataFrame添加分组二级表头

要实现需求的二级表头，你可以使用Pandas的MultiIndex（多级索引）构造列名，具体步骤如下：

1. 导入依赖并创建原DataFrame #

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1':[1,2], 'col2':[3,4], 'col3':[5,6], 'col4':[7,8], 'col5':[9,10]})

2. 构造多级列索引 #

通过pd.MultiIndex.from_arrays可以直观创建二级表头结构：

# 定义两级表头的对应关系
levels = [
    ['header1', 'header1', 'header1', 'header2', 'header2'],
    ['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5']
]

# 为DataFrame设置多级列索引
df.columns = pd.MultiIndex.from_arrays(levels, names=['', ''])

3. 查看最终结果 #

此时打印df即可得到目标格式：

header1            header2
          col1  col2  col3  col4  col5
0     1     3     5     7     9
1     2     4     6     8    10

补充说明 #

• 若需要给顶层表头设置名称，可修改names参数，比如names=['顶层表头', '子表头']；你的需求中顶层无名称，所以设为['', '']即可。
• 后续访问列时，可通过df['header1']['col1']或df.loc[:, ('header1', 'col1')]的方式定位具体列。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者corianne1234