我有一個包含兩級列索引的數據框?？芍噩F的數據集。df = pd.DataFrame(   [ ['Gaz','Gaz','Gaz','Gaz'],    ['X','X','X','X'],    ['Y','Y','Y','Y'],    ['Z','Z','Z','Z']],columns=pd.MultiIndex.from_arrays([['A','A','C','D'],                          ['Name','Name','Company','Company']])我想重命名重復的 MultiIndex 列，僅當 level-0 和 level-1 組合重復時。然后在末尾添加一個后綴數字。就像下面的那個。下面是我找到的一個解決方案，但它只適用于單級列索引。class renamer():def __init__(self):    self.d = dict()def __call__(self, x):    if x not in self.d:        self.d[x] = 0        return x    else:        self.d[x] += 1        return "%s_%d" % (x, self.d[x])df = df.rename(columns=renamer())我認為可以修改上述方法以支持多級情況，但我對 pandas/python 太陌生了。提前致謝。@Datanovice 這是為了向您澄清我需要的輸出。我有下面的片段。import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame(   [ ['Gaz','Gaz','Gaz','Gaz'],    ['X','X','X','X'],    ['Y','Y','Y','Y'],    ['Z','Z','Z','Z']],columns=pd.MultiIndex.from_arrays([                        ['A','A','C','A'],                         ['A','A','C','A'],                        ['Company','Company','Company','Name']]))s = pd.DataFrame(df.columns.tolist())cond = s.groupby(0).cumcount()s = [np.where(cond.gt(0),s[i] + '_' + cond.astype(str),s[i]) for i in range(df.columns.nlevels)]s = pd.DataFrame(s)#print(s)df.columns = pd.MultiIndex.from_arrays(s.values.tolist())print(df)目前的結果是——我需要的是最后一段列索引不應該算作重復，因為“AA-Name”與前兩個不一樣。