如何简单地将列级别添加到pandas数据帧

假设我有一个如下所示的数据框：

df = pd.DataFrame(index=list('abcde'), data={'A': range(5), 'B': range(5)})
 df
Out[92]: 
   A  B
a  0  0
b  1  1
c  2  2
d  3  3
e  4  4

假设这个数据帧已经存在,我怎么能简单地在列索引中添加一个级别’C’,所以我得到了这个：

 df
Out[92]: 
   A  B
   C  C
a  0  0
b  1  1
c  2  2
d  3  3
e  4  4

我看到SO anwser就像这个python/pandas: how to combine two dataframes into one with hierarchical column index?但是这个concat不同的数据帧而不是为已经存在的数据帧添加列级别.

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解决方法:

正如@StevenG本人所建议的那样,一个更好的答案：

df.columns = pd.MultiIndex.from_product([df.columns, ['C']])

print(df)
#    A  B
#    C  C
# a  0  0
# b  1  1
# c  2  2
# d  3  3
# e  4  4

标签：python,pandas,dataframe,multi-level
来源： https://codeday.me/bug/20190930/1835725.html