用pandas.read_excel读多级表头时，header必须指定连续行号列表（如[0,1]），pandas据此构建multiindex列；解析后需清洗nan列名，提取子列推荐用xs而非元组索引，保存合并表头需openpyxl手动操作。
用 pandas.read_excel 读多级表头时，header 参数必须指定行号列表
默认情况下 pandas.read_excel 只把第 0 行当表头，遇到合并单元格形成的多级表头（比如「销售数据」下分「华东」「华北」，每区域再分「销售额」「订单量」），会直接塌缩成单层或产生 NaN 列名。关键不是“能不能读”，而是怎么告诉 pandas 哪几行共同构成列索引。
正确做法是传入 header=[0, 1, 2] 这样的列表——pandas 会把对应行拼成 MultiIndex 列。注意行号从 0 开始计数，且必须连续（不能跳行），否则底层解析会错位。
- 如果表头实际占 2 行（第 0 行是大类，第 1 行是子类），就写
header=[0, 1] - 若第 0 行为空、第 1 行是大类、第 2 行是子类，仍应填
header=[1, 2]，而非跳过空行 - 使用
skiprows要格外小心：它会影响header的行号基准，建议优先用header定位，避免混用
解析后列名含 NaN 或元组，需用 droplevel 或 map 清洗
读入后 df.columns 是 MultiIndex，打印出来像 (('销售数据', '华东'), ('销售数据', '华北'))；但 Excel 合并单元格不规范时，会出现 (nan, '销售额') 或 ('销售数据', nan)，导致后续 df[('销售数据', '销售额')] 报 KeyError。
先检查 df.columns 类型是否为 pd.MultiIndex，再针对性清洗：
- 删掉某一层：用
df.columns = df.columns.droplevel(0)（删第一层大类） - 把元组列名扁平化为字符串：用
df.columns = ['_'.join(map(str, col)).strip() for col in df.columns.values] - 只保留非
NaN的层级：用df.columns = df.columns.map(lambda x: tuple('' if pd.isna(v) else v for v in x))，再配合str.join
用 xs 或 query 提取某一级下的全部子列更可靠，别硬写元组键
想取所有「华东」区域的数据列，写 df[[('销售数据', '华东'), ('库存', '华东')]] 看似直觉，但一旦表头顺序微调或某列缺失，就会报错。更稳的方式是利用 xs（cross-section）按层级切片：
Python 3.14.2是Python编程语言在2025年12月5日发布的稳定版本，属于3.14系列的第二个维护更新。该版本包含了18项修复，重点解决了多进程、数据类及正则表达式等模块的回归问题，并修复了CVE-2025-12084等安全漏洞。此版本标志着自由线程模式（移除GIL）正式获得官方支持，是Python发展的重要里程碑。
df.xs('华东', axis=1, level=1, drop_level=False)
这行代码表示：在列方向（axis=1）、第 1 层（level=1，即子类层）、值等于 '华东' 的位置提取所有列，且保留原始多级结构（drop_level=False）。
- 若只想取值、不要多级列名，加
drop_level=True，返回普通DataFrame - 配合
query做条件筛选时，先用df.stack([0,1])把多级列转为行索引，再query更灵活 - 避免用
df.filter(regex='华东')，它依赖字符串匹配，容易误中带「华东」字样的其他字段
保存回 Excel 时 to_excel 不自动还原多级表头，得手动写入
df.to_excel 默认把 MultiIndex 列展开成多行，但不会合并单元格——打开 Excel 看到的是阶梯式文本，而非视觉上真正的合并表头。这是 pandas 的设计限制，不是 bug。
要生成真正带合并单元格的 Excel，必须绕过 to_excel，改用 openpyxl 手动操作：
- 先用
df.to_excel输出基础文件，再用openpyxl.load_workbook加载 - 定位表头区域（如
ws['A1':'D1']和ws['A2':'B2']），调用ws.merge_cells('A1:D1') - 注意：合并后只保留左上角单元格值，其余需清空，否则 Excel 会报“合并区域冲突”
多级表头的解析本身不难，难的是 Excel 原生对合并单元格的支持太弱，pandas 和 openpyxl 各管一段，衔接处最容易掉坑——尤其当表头里混着空行、斜杠分隔符、手动调整过列宽时，header 行号和实际物理行常有 1 行偏差。
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