如何调整Pandas透视表以生成指定格式的输出结果？

问题分析 #

你当前用pd.pivot_table生成的结果存在多层列索引（因为values传的是列表["Percent"]，导致列层级为(Percent, Date)），直接用reset_index(level=0, drop=True)会误删索引列items，需要先处理列索引结构，再调整索引与列的关系。

解决方法 #

方法1：先扁平化列索引，再按需重置索引

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成原始透视表
result = pd.pivot_table(excel, values=["Percent"], columns='Date', index='items', aggfunc={"Percent":np.mean})

# 去掉列索引的顶层"Percent"层级，让日期直接作为列标题
result.columns = result.columns.droplevel(0)

# 若需要将索引列"items"转为普通列，执行以下代码
result = result.reset_index()

方法2：生成透视表时避免多层列索引

直接将values设为字符串而非列表，这样列不会生成多层索引，后续按需重置索引即可：

result = pd.pivot_table(excel, values="Percent", columns='Date', index='items', aggfunc=np.mean)
# 若要将"items"转为普通列
result = result.reset_index()

关键说明 #

• 你之前用reset_index(level=0, drop=True)会删除索引的第0层（也就是items），这是错误的操作；如果要保留items作为列，只需直接调用reset_index()即可。
• 当values传入列表时，Pandas会自动生成多层列索引，需要用droplevel(0)移除顶层的统计值名称（这里是Percent）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MarcelGlez