Is there an elegant way of segment data in a dataframe in which the first row includes the name of the data owner, and the second row includes headers, with all the data organized below?

I have this:

```
0   n_1 NaN NaN NaN NaN n_2 NaN NaN NaN NaN ... n_3 NaN NaN NaN NaN n_4 NaN NaN NaN NaN
1   V1  V2  V3  V4  V5  V1  V2  V3  V4  V5  ... V1  V2  V3  V4  V5  V1  V2  V3  V4  V5
2   45  43  30  32  NaN 45  52  47  47  NaN ... 45  57  51  50  NaN 45  51  47  50  NaN
3   50  53  38  38  NaN 50  55  50  41  NaN ... 50  51  48  49  NaN 50  53  52  52  1
4   50  54  37  41  NaN 50  53  49  49  1   ... 50  54  50  47  NaN 50  54  48  41  1
5   50  51  40  39  NaN 50  53  50  48  NaN ... 50  53  50  49  NaN 50  51  49  50  NaN
6   50  53  47  50  NaN 50  50  47  35  NaN ... 50  55  44  34  NaN 50  50  47  47  NaN
7   50  51  47  45  NaN 50  52  48  48  1   ... 50  51  48  46  NaN 50  51  47  50  NaN
8   50  52  50  50  NaN 50  50  47  50  NaN ... 50  51  47  48  NaN NaN NaN NaN NaN NaN
9   NaN NaN NaN NaN NaN 50  54  51  53  NaN ... 50  52  48  51  NaN NaN NaN NaN NaN NaN

```

I need to order that so that I can analyze it in something like:

```
0   Own V1  V2  V3  V4  V5  
1   n_1 45  43  30  32  NaN 
2   n_1 50  53  38  38  NaN 
3   n_1 50  54  37  41  NaN 
4   n_1 50  51  40  39  NaN 
5   n_1 50  53  47  50  NaN 
6   n_1 50  51  47  45  NaN 
7   n_1 50  52  50  50  NaN 
8   n_2 45  52  47  47  NaN 
9   n_2 50  55  50  41  NaN 
10  n_2 50  53  49  49  1   
11  n_2 50  53  50  48  NaN 
12  n_2 50  50  47  35  NaN 
13  n_2 50  52  48  48  1   
14  n_2 50  50  47  50  NaN 
15  n_2 50  54  51  53  NaN 
16  n_3 45  57  51  50  NaN 
17  n_3 50  51  48  49  NaN 
18  n_3 50  54  50  47  NaN 
19  n_3 50  53  50  49  NaN 
20  n_3 50  55  44  34  NaN 
21  n_3 50  51  48  46  NaN 
22  n_3 50  51  47  48  NaN 
23  n_3 50  52  48  51  NaN
24  n_4 45  51  47  50  NaN
25  n_4 50  53  52  52  1
26  n_4 50  54  48  41  1
27  n_4 50  51  49  50  NaN
28  n_4 50  50  47  47  NaN
29  n_4 50  50  51  47  NaN

```

I though about making different dataframes, but that would be a waste of resources. Is there a more elegant way of doing this?

Thanks.