如何将Pandas Dataframe MultiIndex行旋转成MultiIndex列？

将Pandas Dataframe MultiIndex行旋转成MultiIndex列可以使用pivot_table函数来实现。pivot_table函数可以根据指定的行、列和值来重新排列数据。

下面是具体的步骤：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd

1. 创建一个示例的MultiIndex行的Dataframe：

data = {
    ('A', 'X'): [1, 2, 3],
    ('A', 'Y'): [4, 5, 6],
    ('B', 'X'): [7, 8, 9],
    ('B', 'Y'): [10, 11, 12]
}

df = pd.DataFrame(data, index=['row1', 'row2', 'row3'])

1. 使用pivot_table函数将MultiIndex行旋转成MultiIndex列：

df_pivot = pd.pivot_table(df.stack(), index=df.index, columns=df.columns)

这里的stack()函数用于将MultiIndex行转换为单层索引的Series，然后再使用pivot_table函数进行旋转操作。

最终得到的df_pivot就是将MultiIndex行旋转成MultiIndex列后的Dataframe。

关于Pandas的pivot_table函数的更多详细信息，可以参考腾讯云文档中的《Pandas.pivot_table函数》。

注意：以上答案中提到的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址仅为示例，实际应根据具体情况选择适合的产品和链接。