创建列层次结构（与索引层次结构相对）用于数据集。

在Python中，可以使用pandas库来创建列的层次结构。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含层次结构的列的数据集
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15],
        'D': [16, 17, 18, 19, 20]}

df = pd.DataFrame(data)

# 创建列层次结构
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('Group 1', 'A'),
                                        ('Group 1', 'B'),
                                        ('Group 2', 'C'),
                                        ('Group 2', 'D')])

print(df)

输出结果为：

  Group 1     Group 2    
        A   B       C   D
0       1   6      11  16
1       2   7      12  17
2       3   8      13  18
3       4   9      14  19
4       5  10      15  20

在这个示例中，我们首先创建一个包含'A'、'B'、'C'和'D'列的数据集。然后，我们使用pd.MultiIndex.from_tuples()函数创建一个多级索引（层次结构）对象，其中每个元组表示一个列的层次结构。最后，我们将这个多级索引对象赋值给DataFrame的columns属性，从而创建了列的层次结构。最后，我们将DataFrame打印出来，以查看结果。

请注意，这只是一个简单的示例，您可以根据自己的数据集和需求进行更复杂的列层次结构的创建。