df_vin1_out = df_vin1.pivot_table(index = features, columns = 'MOB', values = ['VINTAGE1','剩余本金']) df_vin1_out = df_vin1_out.rename_axis(None, axis=1).reset_index() df_vin1_out Must pass list-like as `names`.

抱歉，我之前给出的回答有误。在使用`rename_axis`函数时，需要将表头名称作为一个列表传递给`names`参数。以下是修正后的代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'features': ['A', 'A', 'B', 'B'],
    'MOB': [1, 2, 1, 2],
    'VINTAGE1': [10, 20, 30, 40],
    '剩余本金': [100, 200, 300, 400]
}
df_vin1 = pd.DataFrame(data)

# 创建数据透视表
df_vin1_out = df_vin1.pivot_table(index='features', columns='MOB', values=['VINTAGE1', '剩余本金'])

# 设置表头
df_vin1_out.columns = df_vin1_out.columns.map('{0[0]}_{0[1]}'.format)

# 重置索引
df_vin1_out = df_vin1_out.reset_index()

print(df_vin1_out)

这样可以将表头保持在一行上。输出结果类似于以下格式：

  features  VINTAGE1_1  VINTAGE1_2  剩余本金_1  剩余本金_2
0        A          10          20      100      200
1        B          30          40      300      400

希望这次能够解决你的问题。