Pandas复制多级索引DataFrame列时保留二级表头的方法

带两级表头的DataFrame列是MultiIndex结构，每一列的唯一标识是(一级列名, 二级列名)形式的元组。直接执行df['D'] = df['A']时，赋值左侧仅传入了一级列名D，没有指定对应的二级列名，pandas会默认将新列的二级索引置空，最终就会出现二级表头缺失的情况。

根据复制场景选对应写法即可：

• 若要复制的一级列下只有单个二级子列（即示例中A列下只有a的场景），直接显式指定两级列名元组赋值，代码最简洁：

# 新列名传入(一级名, 二级名)元组，二级名和原列保持一致即可
df[('D', 'a')] = df[('A', 'a')]

• 若要复制的一级列下有多个二级子列，想要一次性完整保留所有二级表头，用通用写法即可，不需要手动枚举二级列名：

# 提取要复制的原列组
copy_part = df['A'].copy()
# 将提取部分的一级列名替换为新列名D，原有二级列名全部保留
copy_part.columns = pd.MultiIndex.from_product(
    [['D'], copy_part.columns]
)
# 拼接回原DataFrame
df = pd.concat([df, copy_part], axis=1)

运行上述代码后打印df，即可得到预期输出：

A  B  C  D
   a  b  c  a
0  1  2  3  1
1  4  5  6  4
2  7  8  9  7

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SchtungDung