如何将DataFrame的列转换为多层行索引，得到指定数据结构？

核心方法：stack()（最简洁高效） #

stack()是Pandas专门用于将列标签转为行层级索引的方法，完美匹配你的需求：

1. 先构建示例DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 3], 'B': [2, 4]}, index=['a', 'b'])

原始数据：

A  B
a  1  2
b  3  4

2. 一行代码完成转换：

result = df.stack().rename('value')

输出结果完全符合要求：

value
a A        1
  B        2
b A        3
  B        4

备选方法：melt()（逻辑更直观） #

如果需要更清晰地控制字段转换过程，可以用melt()：

# 先把原行索引转为普通列，再重塑数据
result = df.reset_index().melt(
    id_vars='index', 
    var_name='level_1', 
    value_name='value'
).set_index(['index', 'level_1'])

这个方法步骤更明确，适合需要自定义中间字段名的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者이승훈