Pandas: Многоуровневые названия столбцов

Попробуйте сделать следующее:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})

columns = [('c', 'a'), ('c', 'b')]

df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(columns)

Этот код создает DataFrame с именованными столбцами, используя MultiIndex для их иерархической структуры. После выполнения этого кода у вас будет колонка "c", содержащая подколонки "a" и "b".

Многие из представленных решений кажутся чуть более сложными, чем нужно.

Я предпочитаю делать вещи как можно более простыми и интуитивно понятными, особенно когда скорость не является критически важной. Думаю, что это решение справляется с этой задачей. Тестировалось в версиях pandas начиная с 0.22.0.

Просто создайте DataFrame (игнорируйте столбцы на первом этапе), а затем присвойте поле columns вашему n-мерному списку имен столбцов.

In [1]: import pandas as pd                                                                                                                                                                                          

In [2]: df = pd.DataFrame([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2]])                                                                                                                                                              

In [3]: df                                                                                                                                                                                                           
Out[3]: 
   0  1  2  3
0  1  1  1  1
1  2  2  2  2

In [4]: df.columns = [['a', 'c', 'e', 'g'], ['b', 'd', 'f', 'h']]                                                                                                                                                    

In [5]: df                                                                                                                                                                                                           
Out[5]: 
   a  c  e  g
   b  d  f  h
0  1  1  1  1
1  2  2  2  2

Этот подход позволяет легко и быстро создавать многоуровневые столбцы в DataFrame, что делает его более удобным для дальнейшей работы.

Вот функция, которая поможет вам создать кортеж для использования в pd.MultiIndex.from_tuples() более универсально. Идея была подхвачена у @user3377361.

def create_tuple_for_for_columns(df_a, multi_level_col):
    """
    Создает кортеж для колонок, который может быть использован в pandas MultiIndex для создания многоуровневых колонок.

    :param df_a: pandas DataFrame, содержащий колонки, которые должны образовать первый уровень многоуровневого индекса
    :param multi_level_col: имя колонки второго уровня
    :return: кортеж, содержащий (колонка_второго_уровня, колонки_первого_уровня)
    """
    temp_columns = []
    for item in df_a.columns:
        temp_columns.append((multi_level_col, item))
    return temp_columns

Функцию можно использовать следующим образом:

df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6]})
columns = create_tuple_for_for_columns(df, 'c')
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(columns)

Это создаст многоуровневые колонки в вашем DataFrame, где 'c' будет именем второго уровня, а 'a' и 'b' – именами первого уровня.