Pandas pivot_table如何按Article分组合并Status与Qty列值

你可以在原有pivot_table输出的基础上，通过交换列索引层级、调整排序实现需求，不需要修改原来的透视逻辑：

最简实现代码 #

# 保留你原来的pivot代码
pivot_df = pd.pivot_table(data=df, index=["Time"], columns=["Article"], values=["Status", "Qty"], aggfunc="last")
# 交换列的两个层级，再按列索引排序即可
pivot_df = pivot_df.swaplevel(axis=1).sort_index(axis=1)

固定值字段顺序（可选） #

默认按字母排序的话，Status会排在Qty前面，如果要保证每个Article下先展示Qty再展示Status，可以加自定义排序逻辑：

pivot_df = pivot_df.swaplevel(axis=1)
# 自定义排序规则：先按Article排序，再按值字段的指定顺序排序
pivot_df = pivot_df.sort_index(
    axis=1,
    level=[0, 1],
    key=lambda idx: idx.map({"Qty": 0, "Status": 1}) if idx.name is None else idx
)

逻辑说明 #

• swaplevel(axis=1)：指定对列索引做层级交换，默认交换最顶层的两个层级，刚好可以把原来的[值字段, Article]顺序调整为[Article, 值字段]
• sort_index(axis=1)：对列索引排序，把同一个Article对应的两列合并到相邻位置

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Christian