Pandas - 堆叠多重索引头但排除第一列

Question

我有一个CSV文件，我用多重索引的表头把它读进了一个panda的数据框。下面是一个例子：

df = pd.DataFrame([[1,5,5,2,3], [2,10,4,20,3]])
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples((("1/1/2024","Store"), ("product code 1", "quantity onhand"), ("product code 1",'quantity sold'), ("product code 2", "quantity onhand"), ("product code 2",'quantity sold')))
df

2024年1月1日 商店	产品代码1 库存数量	产品代码1 销售数量	产品代码2 库存数量	产品代码2 销售数量
1	5	5	2	3
2	10	4	20	3

第一列的日期是不需要的。我尝试过堆叠，但我需要保持商店的格式不变。能不能用透视表来得到下面这样的结果呢？

data = [[1,'product code 1',5,5],[1,'product code 2',3,2],[2,'product code 1',4,10],[2,'product code 2',3,20]]
columns = ['Store','Code','quantity sold','quantity onhand']
df2 = pd.DataFrame(data, columns=columns)
df2

商店	代码	销售数量	库存数量
1	产品代码1	5	5
1	产品代码2	3	2
2	产品代码1	4	10
2	产品代码2	3	20

Answer 1

你可以暂时把第一列设置为索引，然后使用stack这个功能：

(df.set_index(df.columns[0])
   .stack(0)
   .rename_axis(['Store', 'Code'])
   .reset_index()
)

输出结果：

   Store            Code  quantity onhand  quantity sold
0      1  product code 1                5              5
1      1  product code 2                2              3
2      2  product code 1               10              4
3      2  product code 2               20              3