如何将pandas双层层级列扁平化为带唯一命名的单层列

双层级列的结构本质是列索引为MultiIndex类型，每一列的完整标签是（上层列名, 下层整数id）的元组，直接对元组做字符串拼接后覆盖columns属性即可完成扁平化。

代码示例 #

首先模拟你unstack后生成的双层列DataFrame：

import pandas as pd
# 模拟unstack后的双层列结构
data = [[1, 2, 3, 4, 5, 6]]
columns = pd.MultiIndex.from_tuples([
    ('columnName', 1), ('columnName', 2), ('columnName', 3),
    ('otherColumnName', 1), ('otherColumnName', 2), ('otherColumnName', 3)
])
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

核心修改逻辑（一行即可完成）：

# 用-作为连接符拼接两层标签，可按需替换为其他连接符
df.columns = [f"{col[0]}-{col[1]}" for col in df.columns]

修改完成后即可直接通过df['columnName-1']、df['otherColumnName-1']的形式访问对应列，完全符合需求。

补充说明：你之前查到的get_level_values()仅能单独提取某一层的所有标签，无法直接完成两层标签的拼接合并，因此不适用该场景。

如果需要适配任意层级的列索引扁平化，可使用更通用的写法：

# 适配N层列索引，每层标签都用-连接
df.columns = ['-'.join(map(str, col)) for col in df.columns]

• pandas 多层列 扁平化 重命名
• pandas MultiIndex columns 转单层
• pandas unstack后修改列名
• pandas 双层列名合并

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cdrootsudormstardashr