Запись мультииндексированного фрейма данных в csv без изменения его формата

Question

Я создал мультииндексированный фрейм данных, объединив 3 фрейма данных с 4 столбцами:

df = pd.concat([df_RCB, df_SECB, df_UBP], axis=1, sort=True)

headers = (['RCB']*4) + (['SECB']*4) + (['UBP']*4)
sub-headers = df.columns.tolist()

data = np.array(df)
data = pd.DataFrame(data=data, columns=pd.MultiIndex.from_tuples(list(zip(headers, sub-headers))), index=df.index)

data.head()

Выход:

             RCB                     SECB                        UBP
            open  high   low close   open   high    low  close  open  high    low close   
1999-02-04  25.0  25.0  25.0  25.0  14.25  14.50  13.75  13.75  15.5  15.5  15.25  15.5
1999-02-05  25.0  25.0  25.0  25.0  13.75  13.75  13.75  13.75  15.5  15.5  15.50  15.5
1999-02-08  25.0  25.0  25.0  25.0  13.75  13.75  13.75  13.75  15.5  15.5  15.50  15.5
1999-02-09  25.0  25.0  25.0  25.0  13.75  13.75  13.75  13.75  15.5  15.5  15.50  15.5
1999-02-10  25.0  25.0  25.0  25.0  13.75  13.75  13.75  13.75  15.5  15.5  15.50  15.5

Я записал его в файл CSV, затем прочитал его, но формат изменился:

data.to_csv('fin.csv', index_label=False)
fin = pd.read_csv('fin.csv')

fin.head()

Выход:

   Unnamed: 0   RCB RCB.1 RCB.2  RCB.3   SECB SECB.1 SECB.2 SECB.3   UBP UBP.1  UBP.2  UBP.3
0         NaN  open  high   low  close   open   high    low  close  open  high    low  close
1  1999-02-04  25.0  25.0  25.0   25.0  14.25   14.5  13.75  13.75  15.5  15.5  15.25   15.5
2  1999-02-05  25.0  25.0  25.0   25.0  13.75  13.75  13.75  13.75  15.5  15.5   15.5   15.5
3  1999-02-08  25.0  25.0  25.0   25.0  13.75  13.75  13.75  13.75  15.5  15.5   15.5   15.5
4  1999-02-09  25.0  25.0  25.0   25.0  13.75  13.75  13.75  13.75  15.5  15.5   15.5   15.5

Как сохранить формат фрейма данных до записи в csv?

Answer 1

Вы должны писать в Excel, а не в CSV, если хотите сохранить многократный индекс

data.to_excel('fin.xlsx')

---

Также вы можете создать данные с помощью

df = pd.concat([df_RCB, df_SECB, df_UBP],keys=['RCB','SECB','UBP'] axis=1, sort=True)