Pandas透视DataFrame调整多级列顺序获取双值列方法

pandas.DataFrame.pivot()在传入多个values字段时，会默认将值字段作为多级列的最顶层，因此你得到的列层级顺序是[值类型, Region, Country]，和要求的[Region, Country, 值类型]顺序不符。另外你贴的代码存在两处笔误：

• values参数中写了不存在的字段Eother info，正确字段名是other info
• index参数中多传入了需求未提及的MATKL字段，可根据实际业务需要决定是否保留

透视完成后通过reorder_levels()调整列的层级顺序，再按层级排序保证分块逻辑符合预期，代码如下：

# 生成基础透视表
x = df_out.pivot(
    index=['ProductGroup', 'Category', 'ProductFamily'],
    columns=['Region', 'Country'],
    values=['value', 'other info']
)

# 调整列层级顺序：原层级顺序为[值类型, Region, Country]，重排为[Region, Country, 值类型]
x = x.reorder_levels([1, 2, 0], axis=1)

# 按调整后的列层级排序，确保同Region、同Country下的两个指标相邻展示
x = x.sort_index(axis=1)

如果需要自定义各列层级的显示名称，可以追加一行代码修改：

x.columns.names = ['Region', 'Country', '指标类型']

调整后的透视表完全符合要求：

• 列第一层按Region分块
• 第二层在对应Region块下按Country分块
• 第三层在对应Country下展示value和other info两个值

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jvels