如何给pandas DataFrame添加多级子表头以提升列分组可读性

pandas可通过设置多级列索引（MultiIndex）实现你需要的两级分组表头效果，以下是两种常用实现方案：

方案1：元组构造法（适合列数少、分组规则明确的场景） #

直接为每一列指定对应的一级、二级表头，代码如下：

import pandas as pd

# 你原有列选择逻辑
df1 = df1[['Date', 'Time', 'USA', 'Canada', 'SD', 'HD']]

# 构造两级列索引，元组格式为(一级表头, 二级表头)，顺序和现有列完全对应
df1.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(
    [
        ('When', 'Date'),
        ('When', 'Time'),
        ('Country', 'USA'),
        ('Country', 'Canada'),
        ('Channel', 'SD'),
        ('Channel', 'HD')
    ]
)

方案2：数组批量构造法（适合列数多、分组规则可批量匹配的场景） #

不用逐个写元组，通过两个顺序对应的数组分别定义一级、二级表头，批量生成索引：

# 一级表头数组，顺序和现有列一一对应
level1_header = ['When', 'When', 'Country', 'Country', 'Channel', 'Channel']
# 二级表头直接复用原有的列名
level2_header = df1.columns.tolist()

# 生成多级列索引并赋值
df1.columns = pd.MultiIndex.from_arrays([level1_header, level2_header])

设置完成后打印表头即可看到你预期的分组效果，后续取数时也可直接按分组调取，比如调取When分组下的所有列可以直接写df1['When']。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rocky5