pivot_table多层索引问题（二）

上文讲解了如何解决pivot_table处理之后的多重索引问题，原文链接：https://www.jianshu.com/p/867aba9cef87

本文介绍另一种方法，解决方法如下：

df_1为数据源，包含5列，amount列为数值列，用于聚合；
创建数据透视表，index=['group_series', 'buy_no']，columns=['xmonth']，NA值用0填充，结果如下：

# 创建透视表df_1_out2
df_1_out2=pd.pivot_table(df_1, index=['group_series', 'buy_no'], columns=['xmonth'], values=['amount'], aggfunc='sum', fill_value=0)

# 查看列索引
df_1_out2.columns

# 对多重列索引进行处理
df_1_out2.columns =[s1 +'_'+ s2 for (s1,s2) in df_1_out2.columns.tolist()]

# 查看效果
df_1_out2.columns