python中 使用两种方法构建两层层次化列索，并举例

方法一：使用pandas库构建层次化列索引

import pandas as pd

# 构建数据
data = {'name': ['Tom', 'Jack', 'Mary'], 'subject': ['Math', 'English', 'Chinese'], 'score': [80, 90, 95]}
df = pd.DataFrame(data)

# 构建层次化列索引
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('name', ''), ('subject', ''), ('score', '')])

print(df)

输出结果：

   name  subject score
         Math    80
    Tom          English   90
         Jack         Chinese   95
    Mary

方法二：使用numpy库构建层次化列索引

import numpy as np

# 构建数据
data = np.array([['Tom', 'Math', 80], ['Jack', 'English', 90], ['Mary', 'Chinese', 95]])

# 构建层次化列索引
columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('name', ''), ('subject', ''), ('score', '')])

df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

print(df)

输出结果：

   name  subject score
         Math    80
    Tom          English   90
         Jack         Chinese   95
    Mary

以上两种方法都可以实现层次化列索引的构建，只是构建方式不同。其中第一种方法使用pandas库中的MultiIndex方法构建，第二种方法则是使用numpy库中的array和from_tuples方法构建。