如何在python.DataFrame中仅向特定列（而不是所有列）添加多级列名？

请参阅问题背景。我只想将

C

添加到

B

列

我需要输出为：

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

我试着：

但这是行不通的<代码>值错误：长度不匹配：预期轴有2个元素，新值有1个元素

---

请注意，正如名称所示，它需要一个元组列表。如果您检查源代码，您将看到如果不是这样，它将通过

zipping

it从嵌套列表中创建一个：

list(zip(*[df.columns, ['','C']]))
# [('A', ''), ('B', 'C')]

这就是为什么你没有得到你想要的

---

如果要通过指定列列表执行相同操作，可以执行以下操作：

cols = [(i, 'C') if i in ['B','D'] else (i, '') for i in df.columns]
# [('A', ''), ('B', 'C'), ('C', ''), ('D', 'C')]
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(cols)

   A  B  C  D
      C     C
a  0  0  0  0
b  1  1  1  1
c  2  2  2  2
d  3  3  3  3
e  4  4  4  4

---

我们可以为第n列指定位置吗？或者通过特定的列名（如本例中的列名），我们可以指定

C

只能放在

B

下吗？因为如果在

B

之前有很多列，这将非常麻烦，而在我的实际案例中，这些列是存在的！很快更新@Rex5Check now@rex5这很好，如果你找到其他方法，请更新！谢谢如果有人有更好的方法（比如对pd.MultiIndex的一些操作），请发帖子！如果比被接受的答案更好，将被接受。谢谢

list(zip(*[df.columns, ['','C']]))
# [('A', ''), ('B', 'C')]

cols = [(i, 'C') if i in ['B','D'] else (i, '') for i in df.columns]
# [('A', ''), ('B', 'C'), ('C', ''), ('D', 'C')]
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(cols)

   A  B  C  D
      C     C
a  0  0  0  0
b  1  1  1  1
c  2  2  2  2
d  3  3  3  3
e  4  4  4  4