如何重排pandas透视表的多列层级以生成目标报表布局？

你需要调整透视表的**行维度（index）和列维度（columns）**的分组逻辑，同时调整列层级顺序，具体操作如下：

1. 修改透视表核心参数 #

将原本放在columns中的Customer移到index层级，让行维度包含Category、Model No、Customer，列维度仅保留Week Start Date，代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.pivot_table(raw, 
                    values=['Shipped','Sold'], 
                    index=['Category', 'Model No', 'Customer'], 
                    columns=['Week Start Date'], 
                    aggfunc=np.sum, 
                    fill_value=0)

2. 调整列层级顺序 #

此时透视表的列层级是[Shipped/Sold, Week Start Date]，而目标报表需要[Week Start Date, Shipped/Sold]的层级结构，所以需要交换列层级并排序：

# 交换列的层级，让日期作为上层列
df = df.swaplevel(axis=1)
# 按日期排序，保证列顺序整齐
df = df.sort_index(axis=1)

调整后的透视表行结构为分类→型号→客户，列结构为日期→发货/销售，完全匹配你期望的报表布局。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dkcloud9