Pandas MultiIndex列调用rename方法重命名不生效问题

pandas.DataFrame.rename() 针对MultiIndex结构列做重命名时，仅支持替换索引各层级内的标签值，不会自动将多级索引打平为单级索引。构造的映射字典键值虽然完全匹配原列元组，但rename方法不会改变列的索引层级结构，因此执行后列仍保持原有两级MultiIndex形态，重命名未实际生效。

直接遍历MultiIndex列的元组，按规则拼接成目标字符串后赋值给columns属性，即可一步完成列打平+重命名，代码如下：

import requests
import pandas as pd

url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_countries_by_length_of_coastline'
html = requests.get(url).content
df_list = pd.read_html(html)
coast_df1 = df_list[-2]

# 拼接两级列名后直接赋值，替换原有MultiIndex
coast_df1.columns = [f"{a}-{b}" for a, b in coast_df1.columns]
print(coast_df1.columns)

执行后得到的列为单级字符串索引，完全符合预期：

Index(['Country-Country', 'The World Factbook[2]-Rank',
       'The World Factbook[2]-km', 'World Resources Institute[1]-Rank',
       'World Resources Institute[1]-km',
       'Land area km2 (TWF)[3]-Land area km2 (TWF)[3]',
       'Coast/area ratio (m/km2)-(TWF)', 'Coast/area ratio (m/km2)-(WRI)',
       'Coast/area0.5 ratio-(TWF)'],
      dtype='object')

• 涉及MultiIndex转单级索引的场景，直接给df.columns赋值新标签列表是效率最高、兼容性最好的写法，无需绕路使用rename
• rename方法的设计定位是修改现有索引层级内的标签值，不支持修改索引的层级结构，不要用它实现超出设计定位的逻辑

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DDK81