如何将多级列DataFrame的单行转换为常规DataFrame？

一、将现有多级列DataFrame转换为目标格式 #

最简洁且符合Python风格的方法是利用Series.unstack()，一行代码即可完成：

result = df.iloc[0].unstack(level=1)

原理说明： #

• df.iloc[0]取出原DataFrame中唯一的一行，得到一个带有多级索引的Series，索引结构为(水果名称, Data类型)；
• unstack(level=1)将Series的第二层索引（Data1/Data2/Data3）转换为列，第一层索引（Apple/Banana/Orange）转换为行索引，直接得到目标结构的DataFrame。

二、直接构造带多级列的DataFrame #

无需先创建空DataFrame再赋值，直接在构造时传入对应结构的数据即可：

import pandas as pd

# 直接构造多级列DataFrame
df = pd.DataFrame(
    data=[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]],  # 一行9个元素，对应3个水果×3个Data列
    columns=pd.MultiIndex.from_product([['Apple','Banana','Orange'],['Data1','Data2','Data3']]),
    index=[1]
)

数据结构说明： #

因为多级列总共有3×3=9个列，所以传入的data需要是二维列表（即使只有一行），内部列表的元素顺序要与MultiIndex生成的列顺序完全对应（先Apple的三个Data列，再Banana，最后Orange）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者agftrading