得到的new_df将是A和B的一个MultiIndex复合索引,在导出excel时A列会默认合并单元格。如果要在excel中进行二次处理,合并单元格不利于进行数据的下一步处理。为了使得导出时不进行单元格合并,可对透视后的new_df 进行重建索引 result = result.reset_index() 这样的导出的excelA列就会不进行单元格合并了。
在使用pandas处理数据时，有时需要对特定列进行透视以获得更细致的分析。比如，我们使用pivot_table函数对包含A、B两列数据的数据框进行透视。在透视后，数据框的索引变为复合索引，其中包括A和B列的值。然而，当我们将此透视结果导出为Excel文件时，A列可能会自动合并单元格，这在后续处理数据时可能带来...
多级索引(也称层次化索引)是pandas的重要功能,可以在Series、DataFrame对象上拥有2个以及2个以上的索引。 实质上,单级索引对应Index对象,多级索引对应MultiIndex对象。 一、Series对象的多级索引 多级索引Series对象的创建 se1=pd.Series(np.random.randn(4),index=[list("aabb"),[1,2,1,2]]) se1 代码结果: 1...
多级索引(也称层次化索引)是pandas的重要功能,可以在Series、DataFrame对象上拥有2个以及2个以上的索引。 实质上,单级索引对应Index对象,多级索引对应MultiIndex对象。 一、Series对象的多级索引 多级索引Series对象的创建 se1=pd.Series(np.random.randn(4),index=[list("aabb"),[1,2,1,2]]) se1 代码结果: 1...
这表示用 2 行、2 列分别做列索引 column 和行索引 index。这时侯的 column 和 index 被称为 MultiIndex。为了保证源数据的规范整洁,通常是需要避免使用 MultiIndex 的。但在对 Excel 做处理时就无可避免,我们后面很快会说到关于 MultiIndex 的数据筛选。
new_col = pd.MultiIndex.from_tuples(simple_cols) 精简一下原索引字段,并用pd.MultiIndex.from_tuples重新生成列索引,新索引如下 多层索引还是很好用的,例如想查询所有指数的‘周最高价’,只需要用一级索引,df['周最高价'] 如果想将列索引展开,将不同指数放在行索引上,可以用stack ...
三种填充颜色被使用蓝色，浅棕色和灰色，这些是使用从Openpyxl导入的PatternFill设置的
stack 按指定列重塑 stack 堆叠重塑 unstack 重塑 MultiIndex 三维数据结构 iloc 切片重塑 DataFrame 透视...
三种填充颜色被使用蓝色，浅棕色和灰色，这些是使用从Openpyxl导入的PatternFill设置的
# 创建MultiIndex作为多个标头 header = pd.MultiIndex.from_tuples([('Basic Information', 'Name'), ('Basic Information', 'Age'), ('Additional Information', 'Country')]) # 导出到Excel文件,使用MultiIndex作为表头 with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer: ...