如何将Python DataFrame转为多级表头 使用pd.MultiIndex.from_product()失败求助

核心是用pivot方法完成长表转宽表，再调整列层级顺序即可，完整实现代码如下：

import pandas as pd

# 假设df为你的Output1对应DataFrame
# 1. 长表转宽表
res = df.pivot(
    index="Date",
    columns="Name",
    values=["Raised", "Recvd", "Donated"]
)
# 2. 交换列层级，将人名放在上层、指标放在下层
res = res.swaplevel(axis=1)
# 3. 调整列顺序为需求指定的John→Mary→David，指标顺序Raised→Recvd→Donated
col_order = pd.MultiIndex.from_product(
    [["John", "Mary", "David"], ["Raised", "Recvd", "Donated"]]
)
res = res.reindex(col_order, axis=1)
# 4. 可选：清除列索引名称，匹配Output2的显示样式
res.columns.names = [None, None]
res = res.reset_index()

问题说明 #

你之前直接用pd.MultiIndex.from_product无法得到正确结果，是因为没有先完成长表到宽表的结构转换，直接给原有长表套多层索引自然匹配不上数据顺序，先通过pivot完成维度转换是核心步骤。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Herman L