如何在Pandas中创建指定样式的多级表头表格？

核心思路 #

要实现你需要的多级表头+多级行索引表格，关键是构建多级列索引（MultiIndex）和多级行索引（MultiIndex），再将你的数据集对应填充到结构中。

完整实现代码 #

import pandas as pd
import numpy as np

# 1. 构建多级行索引
row_tuples = [
    ("Education-only", ""),
    ("Medication Management", "ASCVD"),
    ("Medication Management", "DM"),
    ("Medication Management", "LDL>190"),
    ("Medication Management", "Primary Prevention")
]
row_index = pd.MultiIndex.from_tuples(row_tuples, names=["", ""])

# 2. 构建多级列索引
col_tuples = [
    ("6 Months", "LDL<100"),
    ("6 Months", "LDL<70"),
    ("6 Months", "LDL>50% Reduction"),
    ("1 Year", "LDL<100"),
    ("1 Year", "LDL<70"),
    ("1 Year", "LDL>50% Reduction")
]
col_index = pd.MultiIndex.from_tuples(col_tuples, names=["", ""])

# 3. 生成示例数据（替换成你自己的数据集即可）
# 若已有数据集，需将数据整理为5行6列的二维数组形式
data = np.random.randint(0, 100, size=(5, 6))

# 4. 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data, index=row_index, columns=col_index)

# 5. 调整显示样式（可选，让输出更贴近需求格式）
pd.set_option('display.max_columns', None)
print(df)

代码说明 #

• 多级索引通过pd.MultiIndex.from_tuples创建，元组的每个元素对应索引的层级
• 如果你已有Education-only和Medication Management列的数据集，需要先将数据拆解重组为对应5行6列的结构，再替换示例中的data变量
• 设置names=["", ""]可以隐藏索引的层级名称，让输出更符合你给出的样式

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