Python Pandas pivot_table 数据透视表调整列分组层级顺序问题问询

你需要调整透视表的列多级索引顺序即可实现需求，和Excel拖动调整字段位置的逻辑完全一致，操作步骤如下：

方法1：生成透视表后调整索引（最简便） #

在你现有生成df2的代码之后，追加两行代码即可：

# 交换列的两级索引位置，将Curve（曲线名称）调整为第一层列索引
df2 = df2.swaplevel(axis=1, i=0, j=1)
# 对列索引排序，第一层按Curve名称升序，第二层按指标名称降序（保证Price排在Change前）
df2 = df2.sort_index(axis=1, level=[0,1], ascending=[True, False])

调整后输出的df2就和你预期的格式完全一致：

Curve    AAA        BBB        CCC       
       Price Change Price Change Price Change
Tenor                                        
1         11      1    21      5    31      9
2         12      2    22      6    32     10
3         13      3    23      7    33     11

方法2：创建透视表时直接指定层级顺序 #

你也可以在生成透视表时就通过调整索引逻辑直接得到目标格式，不需要后续调整：

# 先设置双重行索引，再把Curve维度展开为列
df2 = df.set_index(['Tenor', 'Curve'])[['Price', 'Change']].unstack('Curve')
# 调整列索引顺序，保证Curve为第一层、指标顺序符合要求
df2 = df2.swaplevel(axis=1).sort_index(axis=1, level=0)

如果后续需要导出到Excel，该多级表头会完整保留，不需要额外格式调整。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dev1602