有一个 Dataframe ：

df = pd.DataFrame.from_dict({
    'A': ['A1','A1','A1','A1','A2','A2','A2','A2'],
    'B': ['B1','B1','B2','B2','B3','B3','B4','B4'],
    'C': ['one','two','one','two','one','two','one','two'],
    'D': [0, 0, np.nan, 1, 0, np.nan, 1, 1],
    'E': [1, 1, np.nan, 1, 0, np.nan, 1, 1]
})

因此，作为一个表，它看起来像这样：

我尝试将其按A和B进行分组，并将列C移到header，这样列将重命名为('one', 'D'), ('one', 'E'), ('two', 'D'), ('two', 'E')，它将具有以下外观：

为了实现这一点，我尝试了pivot_table和group + unstack方法：

# Method 1
df.pivot_table(index=['A', 'B'], columns='C', values=['D', 'E'], aggfunc='sum', fill_value=0)

# Method 2
df.groupby(['A', 'B', 'C']).agg('sum').unstack(level=['D', 'E'])

这两种方法都返回相同的结果，其中作为列名的值位于最顶端：

如何移动列层或使用非常低的列级别上的值创建透视表？
或者更准确的问题：如何从df中获取映像2的 Dataframe ，而不是映像3的 Dataframe ？