如何将Multi Index DataFrame的Product索引转为表头、保留Date为行索引？

解决方案代码 #

import pandas as pd

# 创建初始DataFrame并设置多级索引
df2 = pd.DataFrame({
    'Date': ['10-31','10-31','10-31','12-31','12-31','12-31'],
    'Product': ['Apple','Pear','Banana','Apple','Pear','Banana'],
    'Sales': [1, 0.8, 1.2, 2, 0.9, 1.7],
    'Cost': [0.5, 0.3, 0.6, 0.4, 0.4, 0.7]
})
df2.set_index(['Date', 'Product'], inplace=True)

# 核心转换逻辑
result = df2.unstack('Product').swaplevel(axis=1).sort_index(axis=1)
print(result)

转换步骤说明 #

1. unstack('Product')：将Product二级索引展开为列的层级，此时列结构为[Sales/Cost, Product]，即先按数值列分类，再按产品分类。
2. swaplevel(axis=1)：交换列的两层索引，把Product移到表头第一层，Sales/Cost作为子表头，匹配目标结构。
3. sort_index(axis=1)：对列排序，确保同一产品下的Sales和Cost相邻排列。

最终输出结果 #

Product Apple       Pear        Banana      
        Sales Cost  Sales Cost  Sales Cost
Date                                      
10-31     1.0  0.5   0.8  0.3    1.2  0.6
12-31     2.0  0.4   0.9  0.4    1.7  0.7

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Matt