如何从现有的多索引列 df 设置多索引列

Question

objective 是在 Pandas 中现有的多索引列之上添加另一个多索引。

我的印象是这可以实现如下

 # Assuming we have an existing multilevel index as below
df.columns = pd.MultiIndex.from_product([['level1'],['level2'],df.columns ])

# Along the pipeline, we would like to append another multiindex on top of it
    df.columns = pd.MultiIndex.from_product([['Top'],df.columns ])

但是编译return报错

NotImplementedError: isna is not defined for MultiIndex

我可以知道如何解决这个问题吗？

重现上述错误的代码

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [11, 21, 31],
               'B': [12, 22, 32],
               'C': [13, 23, 33]},
              index=['ONE', 'TWO', 'THREE'])


df.columns = pd.MultiIndex.from_product([['level1'],['level2'],df.columns ])
df.columns = pd.MultiIndex.from_product([['Top'],df.columns ])

预期输出

      Top
      level1        
      level2        
           A   B   C
ONE       11  12  13
TWO       21  22  23
THREE     31  32  33

Answer 1

使用pd.concat:

>>> pd.concat([df], keys=['Top'], axis='columns')
         Top
      level1
      level2
           A   B   C
ONE       11  12  13
TWO       21  22  23
THREE     31  32  33

Answer 2

您还可以使用带有 concat 的字典：

pd.concat({'Top': df}, axis=1)

如何从现有的多索引列 df 设置多索引列

How to set multiindex column from existing multiindex column df

python

multi-index

pandas