使用Pandas处理表头与子表头：日期列顺序校验代码问题

我有一个带**表头（Header）和子表头（Subheader）**的DataFrame，能轻松获取这些表头/子表头的名称，但访问特定表头或子表头对应的列时遇到困难。

我的核心需求是：以表头+子表头作为键，校验对应列中的所有数据是否按正确的时间顺序排列。目前已经提取了按应有的时间顺序排列的表头/子表头元组列表，这些元组来自表格中的日期类表头/子表头。

表头/子表头的格式如下：

Header1                     Header2      Header3
participant_number   Subheader1-1 Subheader1-2   Subheader2-1  (no subheader)

可正常运行的代码段 #

这段代码能正确将指定列转换为日期类型：

date_columns= [(list of tuples,'')]
for column_name, column_labels in date_columns.items():
    header_label = column_labels[0]
    subheader_label = column_labels[1]

    column_index = None
    for idx, col in enumerate(df.columns):
        if col[0] == header_label or col[1] == subheader_label:
            column_index = idx
            break

    if column_index is not None:
        df[column_name] = pd.to_datetime(df.iloc[:, column_index], dayfirst=True, errors='coerce')

无法正常运行的代码段 #

这段用于校验时间顺序的代码无法正常工作，希望排查问题：

participant_errors = {}

for current_column, next_column in zip(date_columns, date_columns[1:]):
    mask = ~(df[current_column].apply(pd.isna) | df[next_column].apply(pd.isna) | (df[current_column] <= df[next_column]))

    errors = df.loc[mask, [('key', '')] + (current_column[0], current_column[1]) + (next_column[0], next_column[1])]

    for row in errors.itertuples():
        participant_number = row[('key', '')]
        current_value = getattr(row, current_column[0])[row.Index]
        next_value = getattr(row, next_column[0])[row.Index]

        if participant_number not in participant_errors:
            participant_errors[participant_number] = {current_column[0]: f"check data: {current_column[0]} ({current_value},) should occur before {next_column[0]} ({next_value})"}
        else:
            participant_errors[participant_number][current_column[0]] = f"check data: {current_column[0]} ({current_value},) should occur before {next_column[0]} ({next_value})"

print(participant_errors)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者HoopStart