枢轴数据框并获取两个值列

Question

我有一个数据集，看起来像这样：

地区	国家	产品	组类别产品	productfamily	reality	其他信息
dk	欧洲	x	y	z	1/2	x
de	欧洲	x1 y1	z1	z1 z1	1/12	-US
Americas	X	Y	Z	6	/9-	我

想拥有一个像这样的枢轴

                                             Region
                                             Europe                                  Americas
                                             DK                   DE                 US
                                             Value Other info     Value Other info   Value Other info
ProductGroup    Category    ProductFamily
C               Y           Z                1/2  X                                  6/9  -
X1              Y1          Z1                                     1/12  -

我已经尝试过

x = df_out.pivot(index=['MATKL','ProductGroup','Category','ProductFamily'], 
                 columns=['Region','Country'], values = ['value','Eother info'])

它几乎可以完成工作，但是它为我带来了两个块，然后所有地区，国家，然后是其他信息，以获取其他信息。

Answer 1

使用 > 带有 a>：

x = (df_out.pivot(index=['ProductGroup','Category','ProductFamily'], 
                 columns=['Region','Country'], values = ['value','other info'])
     .reorder_levels([1,2,0], axis=1)
     .sort_index(axis=1, level=[0,1], sort_remaining=False))
print (x)
Region                                  DE                DK             \
Country                             Europe            Europe              
                                     value other info  value other info   
ProductGroup Category ProductFamily                                       
X            y        Z                NaN        NaN    1/2          X   
X1           y1       Z1              1/12          -    NaN        NaN   

Region                                    US             
Country                             Americas             
                                       value other info  
ProductGroup Category ProductFamily                      
X            y        Z                  6/9          -  
X1           y1       Z1                 NaN        NaN  

Answer 2

尝试以下操作：

df.set_index([*df][:-2]).unstack([0,1]).swaplevel(0,-1, axis=1).sort_index(level=0, axis=1)