如何使用Pandas合并多个DataFrame并生成多层级表头结构

• 首先构造示例DataFrame

import pandas as pd

# 第一张表（A、B列，数值数据）
df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=["A", "B"])
# 第二张表（C、D列，文本数据）
df2 = pd.DataFrame([["Cat", "Dog"], ["Dino", "Fish"]], columns=["C", "D"])

• 为两个表的列添加层级表头
  使用pd.MultiIndex.from_product给原列名新增上层表头，上层表头的名称可以根据需求自定义，示例中分别设为数值表、文本表：

# 给df1列名加一级表头
df1.columns = pd.MultiIndex.from_product([["数值表"], df1.columns])
# 给df2列名加一级表头
df2.columns = pd.MultiIndex.from_product([["文本表"], df2.columns])

• 横向拼接两个处理后的表

final_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

拼接完成后的final_df就符合你要的多层级表头结构，打印输出效果如下：

数值表     文本表       
     A  B      C     D
0    1  2    Cat   Dog
1    3  4   Dino  Fish

如果有更多DataFrame需要拼接，重复上面添加多级列名的步骤，再全部放入concat的列表参数即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Róbert Attila Nagy