如何将单级列的扁平化DataFrame恢复为多级索引DataFrame？

核心解决方法 #

如果你的DataFrame列是通过to_flat_index()扁平化得到的（列名本身是元组类型），直接使用pd.MultiIndex.from_tuples()就能快速恢复多级索引：

import pandas as pd

# 假设df是已扁平化后的目标DataFrame
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(df.columns)

print(df)

运行后会输出恢复后的多级索引格式：

A     B    
   a  b  a   b
0  1  4  7  10
1  2  5  8  11
2  3  6  9  12

特殊情况处理 #

如果你的扁平化列名是字符串格式（比如列名显示为"(A, a)"这种字符串而非原生元组），需要先将字符串解析为元组，再进行转换：

import pandas as pd
import ast

# 解析字符串格式的列名为元组，再转换为多级索引
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(ast.literal_eval(col) for col in df.columns)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ali bbb