在Pandas中使用pivot_table做聚合运算后，计算出来的结果具有多层次索引。

import pandas as pd
sku_store=data10.pivot_table(index=["item_num","vender_name"],columns="period",values=["store_name"],aggfunc=["count"])

sku_store=sku_store.reset_index()

如下所示，这是一个三层结构的索引

接下来我们给这个三层索引降级为单层索引。
法一：

sku_store.columns=["_".join(x) for x in sku_store.columns.ravel()]

降级后的索引如下：

*其中ravel()函数

Pandas Series.ravel()函数将展平的基础数据作为ndarray返回。

法二：
直接将指定的层级索引drop掉

sku_store.columns=sku_store.columns.droplevel(1)
sku_store.columns=sku_store.columns.droplevel(1)

降级后的索引如下：