在数据分析和处理中，pandas的透视（pivot）功能是数据重塑的核心工具。然而，当需求不仅限于简单的列转行或行转列，而是需要将现有列提升为新的多层列标题，并同时保留原始列信息作为二级标题时，常规的pivot或pivot_table可能无法直接满足。本文将深入探讨如何通过一系列pandas操作，精确实现这种复杂的数据重塑。
核心操作与实现步骤
假设我们有一个DataFrame，其中包含多列数据，并且需要将其中某一列的值作为新的顶级列标题，而原始的其他列名则作为这些新顶级标题下的二级标题。我们将以一个具体的例子来演示这一过程。
首先，我们创建初始的DataFrame：
import pandas as pd
data = {'Column 1': [1, 2, 3],
'Column 2': ['A', 'B', 'C'],
'Column 3': ['a', 'b', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始 DataFrame:")
print(df)输出:
原始 DataFrame: Column 1 Column 2 Column 3 0 1 A a 1 2 B b 2 3 C c
我们的目标是将 Column 2 的值（'A', 'B', 'C'）变为新的顶级列标题，而 Column 1 和 Column 3 则成为这些顶级标题下的二级标题。
1. 设置索引并执行解堆叠 (set_index & unstack)
set_index() 操作用于将一个或多个列设置为DataFrame的索引。在这里，我们将 Column 2 设置为索引，为后续的 unstack() 操作做准备。unstack() 的作用是将DataFrame的行索引层级转换为列索引层级。当DataFrame具有多级索引时，unstack() 默认会操作最内层索引。
# 将 'Column 2' 设置为索引
# unstack() 会将索引的最后一个级别转换为列
new_df_series = df.set_index(["Column 2"]).unstack()
print("\nset_index() 后 unstack() 的结果 (Series):")
print(new_df_series)输出:
set_index() 后 unstack() 的结果 (Series):
Column 1 Column 2
A 1
B 2
C 3
Column 3 Column 2
A a
B b
C c
dtype: object此时，new_df_series 是一个Pandas Series，其索引是一个MultiIndex，包含了原始的列名（Column 1, Column 3）和 Column 2 的值（'A', 'B', 'C'）。
2. 转换为DataFrame (to_frame)
unstack() 的直接输出是一个Pandas Series。为了进一步操作其结构，我们需要将其转换为DataFrame。
new_df = new_df_series.to_frame()
print("\n转换为 DataFrame 后:")
print(new_df)输出:
转换为 DataFrame 后:
0
Column 1 Column 2
A 1
B 2
C 3
Column 3 A a
B b
C c现在我们得到了一个DataFrame，但其结构仍不是我们最终想要的。它的索引是MultiIndex，而列是单一的 0。
3. 转置与列级别交换 (Transpose & swaplevel)
这是实现最终目标的关键步骤。
- T (转置) 操作会将DataFrame的行和列互换。这将把当前的MultiIndex转换为列MultiIndex，并将单一的列 0 转换为行索引。
- swaplevel(axis=1) 用于交换MultiIndex列的层级。axis=1 指定操作列索引。通过交换层级，我们可以将 Column 2 的值提升到顶级列，而原始列名（Column 1, Column 3）则作为二级列。
# 转置 DataFrame
transposed_df = new_df.T
print("\n转置后 DataFrame:")
print(transposed_df)
# 交换列的层级，将 'Column 2' 的值作为顶级列
final_df = transposed_df.swaplevel(axis=1)
print("\n最终重塑后的 DataFrame:")
print(final_df)输出:
转置后 DataFrame:
Column 1 Column 3
Column 2 A B C A B C
0 1 2 3 a b c
最终重塑后的 DataFrame:
A B C
Column 1 Column 3 Column 1 Column 3 Column 1 Column 3
0 1 a 2 b 3 c可以看到，Column 2 的值（A, B, C）已经成为了顶级列标题，而 Column 1 和 Column 3 则成为了其下的二级标题，数据也相应地对齐。
完整示例代码
以下是实现上述复杂数据重塑的完整代码：
import pandas as pd
# 原始数据
data = {'Column 1': [1, 2, 3],
'Column 2': ['A', 'B', 'C'],
'Column 3': ['a', 'b', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始 DataFrame:")
print(df)
# 1. 将 'Column 2' 设置为索引，并执行 unstack()
# unstack() 会将索引的最后一个级别转换为列
new_df_series = df.set_index(["Column 2"]).unstack()
# 2. 将 Series 转换为 DataFrame
new_df = new_df_series.to_frame()
# 3. 转置 DataFrame 并交换列的层级
# .T 转置操作将行索引变为列索引
# swaplevel(axis=1) 交换列 MultiIndex 的层级
final_df = new_df.T.swaplevel(axis=1)
print("\n最终重塑后的 DataFrame:")
print(final_df)注意事项
- MultiIndex理解: unstack() 操作会创建Pandas的MultiIndex（多级索引）。理解MultiIndex的结构是掌握这类高级重塑的关键。
- 数据类型: unstack() 后的Series可能会自动推断数据类型。在转换为DataFrame后，如果需要特定的数据类型，可能需要进行额外的类型转换。
- swaplevel的axis参数: swaplevel() 函数中的 axis=1 明确指示我们正在操作列索引。如果操作行索引，则应使用 axis=0。
- 列名的唯一性: 确保用作新顶级列标题的列（如示例中的Column 2）中的值是唯一的，或者至少在组合原始列名后是唯一的，以避免数据覆盖或混淆。
- 适用场景: 这种方法特别适用于需要将特定列的值提升为列标题，同时保留其他列作为其子标题的报告或数据输入格式。
总结
通过结合使用 set_index(), unstack(), to_frame(), .T (转置) 和 swaplevel()，Pandas提供了强大的灵活性来处理复杂的数据重塑需求。掌握这些操作不仅能帮助你解决特定的数据格式问题，还能加深对Pandas数据结构和索引机制的理解。在处理需要定制化多层列标题的场景时，这套组合拳将是你的得力工具。
