Python 用多索引连接多个.csv数据帧

我正在连接多个dfs，它们如下所示：

                 X                  Y
                 mean   std size   mean         std  size
In_X                    
(10.424, 10.43] 10.425  NaN  1      0.003786    NaN   1
(10.43, 10.435] 10.4    NaN  0      NaN         NaN   0

当我没有多索引dfs时，我使用的是：

extension='csv'
all_filenames = [i for i in glob.glob('*.{}'.format(extension))]
all_dfs = pd.concat([pd.read_csv(f) for f in all_filenames ])

但这引出了一个争议：

mean   std size   mean          std  size

每次将新df连接到所有_df时。

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如何仅使用原始的多索引标题并避免在连接的df中引入第二级标题？

将多索引转换为常规列，如下所示：

df.columns = df.columns.map('_'.join)

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然后使用pd.concat将多索引转换为常规列，如下所示：

df.columns = df.columns.map('_'.join)

然后使用pd.concat

读取csv，默认情况下仅将第一行作为标题。要指定具有标题的两行标题：

默认情况下，read_csv仅将第一行作为标题。要指定具有标题的两行标题：

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更改标题=[0,1？它起作用了，但出于某种原因，它没有使用原来的：`X Y``平均标准大小mean std size`主标题改为：`Y X``平均标准大小mean std size`子标题是e也倒转了，所以没什么大不了的=[0,1？它起作用了，但出于某种原因，它没有使用原来的：`X Y``平均标准大小mean std size`主标题改为：`Y X``平均标准大小mean std size`子标题是e也倒转了，所以没什么大不了的。