header = pd.MultiIndex(['1', '2', '3', '4'])

如果你想要创建一个只有一个级别的 MultiIndex 对象，可以使用 `pd.MultiIndex()` 函数，如下所示：

header = pd.MultiIndex(['1', '2', '3', '4'])

这将创建一个包含四个元素的 MultiIndex 对象，每个元素都是一个字符串，表示了每个列的子标题。这个 MultiIndex 对象可以用来作为 DataFrame 的列索引，从而构建出带有单个索引级别的 DataFrame。

请注意，`pd.MultiIndex()` 函数接受一个列表或元组作为参数，其中每个元素都代表 MultiIndex 对象的一个标签。因此，在这个例子中，我们传递了一个包含四个字符串的列表，表示了每个列的子标题。

相关问题

header = pd.MultiIndex.from_product([['1', '2', '3', '4'], ['']])

`pd.MultiIndex.from_product()` 是 pandas 中用于创建多级索引的函数，它的参数是一个可迭代对象列表，其中每个可迭代对象都代表一个索引级别。在这个例子中，`['1', '2', '3', '4']` 代表了第一级别的索引，`['']` 代表了第二级别的索引。因为我们只需要一个空字符串作为第二级别的索引，所以使用了一个空列表 `['']`。

`from_product()` 函数会返回一个 MultiIndex 对象，它包含了所有可能的索引组合。在这个例子中，它会返回一个包含了 4 个元素的元组，每个元素都是一个长度为 2 的元组，表示了每个列的子标题。这个 MultiIndex 对象可以用来作为 DataFrame 的列索引，从而构建出多级索引的 DataFrame。

pd.DataFrame加副标题

可以使用`MultiIndex`来实现DataFrame加副标题。具体操作如下：

1. 创建一个元组列表，其中每个元组包含两个字符串，分别为主标题和副标题。

header = [('主标题1', '副标题1'), ('主标题2', '副标题2')]

2. 将元组列表转换为`MultiIndex`对象。

header = pd.MultiIndex.from_tuples(header)

3. 创建一个空的DataFrame，并将`header`设置为其列索引。

df = pd.DataFrame(columns=header)

4. 向DataFrame中添加数据。

完整代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个元组列表，其中每个元组包含两个字符串，分别为主标题和副标题
header = [('主标题1', '副标题1'), ('主标题2', '副标题2')]

# 将元组列表转换为MultiIndex对象
header = pd.MultiIndex.from_tuples(header)

# 创建一个空的DataFrame，并将header设置为其列索引
df = pd.DataFrame(columns=header)

# 向DataFrame中添加数据
df.loc[0] = [1, 2]
df.loc[1] = [3, 4]

print(df)

输出结果：

  主标题1 副标题1 主标题2 副标题2
      1    2    3    4
0    1.0  2.0  NaN  NaN
1    NaN  NaN  3.0  4.0