如何调整Python Pandas pivot_table输出格式以达到期望的展示效果

解决方案 #

你当前生成的透视表列索引为双层结构，上层是聚合指标（StockID、SoldStatus），下层是日期，仅需要调整列索引的层级顺序即可达到预期展示效果，操作代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 原透视表创建代码不变
piv_full = pd.pivot_table(full_stock_list, index='Unique_Location', values=['StockID', 'SoldStatus'],
                          columns='date_of_file', aggfunc={'StockID': lambda x: len(x.unique()), 'SoldStatus': np.sum})

# 交换列的两层索引顺序，将日期移到上层，再按列索引排序
piv_full = piv_full.swaplevel(axis=1).sort_index(axis=1)

# 可选操作：重命名指标为更易读的名称
piv_full = piv_full.rename(columns={
    'StockID': '库存总量',
    'SoldStatus': '已售数量'
}, level=1)

如果需要将双层列合并为单层便于后续处理，可以追加以下代码：

piv_full.columns = [f"{date}_{metric}" for date, metric in piv_full.columns]

效果参考

当前输出效果：

调整后期望效果：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者CarMan21