如何创建具有多个级别 0 的多索引列的 Pandas dataframe？

Question

我想构建一个 dataframe 在列中有多个索引。 必须有两个级别，如下例所示（0 和 1），但级别 0 route分配给第 1 列和第 2 列，级别 0 action分配给第 3 列。

我怎样才能做到这一点？

在此示例中，我可以将 0 级route分配给第 1、2 和 3 列：

indexes = pd.MultiIndex.from_tuples([['paris']], names=['name'])
columns = pd.MultiIndex.from_product([['route'], ['type', 'action src', 'action dst']], names=['first', 'second'])
df = pd.DataFrame([[2, 3, 4]], index=indexes, columns=columns)
df

first   route
second  type    action src  action dst
name            
paris   2   3   4

但所需的输出是这样的：

first   route   action
second  type    source  destination
name            
paris   2   3   4

我不确定这个问题的标题是否恰当，所以请随意给它一个更合适的标题。

Answer 1

您可以使用pandas.MultiIndex.from_arrays()

import pandas as pd

indexes = pd.MultiIndex.from_tuples([['paris']], names=['name'])
columns = pd.MultiIndex.from_arrays([['route', 'action', 'action'], ['type', 'source', 'destination']], names=['first', 'second'])

df = pd.DataFrame([[2, 3, 4]], index=indexes, columns=columns)

print(df)

first  route action            
second  type source destination
name                           
paris      2      3           4

Answer 2

只需使用pandas.MultiIndex.from_arrays() ：

col = pd.MultiIndex.from_arrays([['route', 'action', 'action'], ['type', 'source', 'destination']], names=['first', 'second'])

最后：

df.columns=col

现在，如果您打印df ，您将获得所需的 output：

first   route   action
second  type    source  destination
name            
paris   2           3       4