如何对带双层列头的Pandas DataFrame进行透视转换

你已经完成了数据读取和列名修正，直接执行以下代码即可得到目标结构：

# 将Age列设为索引，堆叠两层列头到行维度
result = df.set_index('Age').stack([0, 1], future_stack=True).reset_index()
# 重命名列满足要求
result.columns = ['Age', 'Country', 'Gender', 'frequency']
# 若不需要total维度，可加过滤条件：
# result = result[result['Gender'] != 'total']

其中stack([0,1])表示把多层列的第一层（国家）、第二层（性别）依次转成行维度的列。

首先读取该数据：

df2 = pd.read_csv('你的第二个csv文件路径.csv', 
                  delimiter=";",
                  header=[0, 1])

执行转换代码：

# 将三个固定列设为索引（固定列的双层列名完全一致，直接传元组指定即可）
result2 = df2.set_index([('Code', 'Code'), ('Country', 'Country'), ('Procedure', 'Procedure')])
# 堆叠两层列头（第一层为性别，第二层为年龄）
result2 = result2.stack([0, 1], future_stack=True).reset_index()
# 重命名列
result2.columns = ['Code', 'Country', 'Procedure', 'Gender', 'Age', 'Frequency']

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dublin123