将列添加到 Pandas 中的特定级别数据透视表

Question

我正在尝试使用 Pandas 数据透视表来实现这种多索引形式。

因为原始数据是这样的。

我用这个代码table = pd.pivot_table(df, index=str(df.columns[0]), columns =list(df.columns[1:4]), values='Value')得到这个结果

但是现在我需要将这三列（Forcast、Tolerance、Baseline Forcast）添加到每个子产品的数据透视表的最详细级别，就像在 ECo 下添加它们一样，我尝试了这个table[('OcP', 'CoC', 'tolerance')] = 0它起作用了，但像这样将列添加到数据透视表的末尾。

那么如何添加它们并使它们属于已经存在的同一个子类别，而不是像上面显示的那样在枢轴的末尾？ 注意：我知道有类似的问题，但他们没有解决我的问题。

Answer 1

table[('OcP', 'CoC', 'tolerance')] = 0

将 'OcP' 设置为 level1，将'CoC' 设置为 level2，将'tolerance' 设置为 level3。

你说你想要它们在 level3 而不是你必须像这样设置它们：

table[(level1, level2, "CoC")]

您还需要在层次结构中向上指定索引。

Answer 2

多亏了borut，我终于找到了解决方案，他为它指明了方向，这个问题是使用table[('OcP', 'CoC', 'tolerance')] = 0然后应用pivot.sort_index(axis=1)到枢轴。