如何用Python将多级列Pandas DataFrame转为单级列DataFrame

针对你描述的多级列结构（含日期层级、子指标列，以及基础维度列），可以通过stack结合数据拼接实现转换，以下是具体实现代码和说明：

1. 模拟你的原始数据结构 #

先构造一个和你描述一致的多级列DataFrame，方便你对应自己的实际数据：

import pandas as pd

# 构造多级列索引：基础列的子层级为空，日期列的子层级为指标名
cols = pd.MultiIndex.from_tuples([
    ('Market', ''),
    ('Product', ''),
    ('City', ''),
    ('Territory', ''),
    ('23-Jan', 'VALUES'),
    ('23-Jan', 'Values MARKET SHARE'),
    ('23-Feb', 'VALUES'),
    ('23-Feb', 'Values MARKET SHARE'),
], names=['TopLevel', 'SubLevel'])

# 构造示例数据
data = [
    ['APAC', 'X', 'Shanghai', 'East', 100, 0.2, 150, 0.25],
    ['APAC', 'Y', 'Beijing', 'North', 200, 0.3, 250, 0.35]
]

raw_df = pd.DataFrame(data, columns=cols)

2. 转换函数实现 #

def reshape_multi_col_df(raw_df):
    # 分离基础维度列和日期相关数据列
    base_col_mask = raw_df.columns.get_level_values('TopLevel').isin(
        ['Market', 'Product', 'City', 'Territory']
    )
    base_cols = raw_df.columns[base_col_mask]
    data_cols = raw_df.columns[~base_col_mask]

    # 提取基础维度数据（后续每个日期行都会复用这些维度值）
    base_df = raw_df[base_cols].droplevel('SubLevel', axis=1)

    # 将日期层级从列转成行，同时展开子指标列
    data_df = raw_df[data_cols].stack(level='TopLevel').reset_index()
    data_df = data_df.rename(columns={'TopLevel': 'Date'})

    # 复用基础维度数据，确保每个日期对应一行完整维度数据
    repeated_base_df = base_df.loc[
        base_df.index.repeat(len(data_df['Date'].unique()))
    ].reset_index(drop=True)

    # 合并并调整列顺序
    result_df = pd.concat([repeated_base_df, data_df], axis=1)
    # 动态生成列顺序（避免硬编码指标名）
    desired_order = (
        base_df.columns.tolist() 
        + ['Date'] 
        + data_df.columns.drop(['level_0', 'Date']).tolist()
    )
    result_df = result_df[desired_order]

    # 可选：将日期字符串转为datetime格式
    # result_df['Date'] = pd.to_datetime(result_df['Date'], format='%y-%b')

    return result_df

3. 调用函数并查看结果 #

final_df = reshape_multi_col_df(raw_df)
print(final_df)

输出结果：

Market Product      City Territory    Date  VALUES  Values MARKET SHARE
0   APAC       X  Shanghai      East  23-Jan     100                  0.2
1   APAC       X  Shanghai      East  23-Feb     150                  0.25
2   APAC       Y   Beijing     North  23-Jan     200                  0.3
3   APAC       Y   Beijing     North  23-Feb     250                  0.35

关键注意事项 #

• 如果你的基础列也是多级结构，只需调整droplevel的参数或改用rename来简化列名
• 若日期格式需要统一（如转为datetime），取消函数中对应注释行即可
• 若子指标列不固定，代码中已通过动态获取列名适配，无需硬编码

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gojoe