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...
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。
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...
使用to_excel() 方法将带有多级列索引 (MultiIndex columns)的 DataFrame 导出到 Excel 时,如果同时设置了 index=False 去掉行索引,但是报错 “NotImplementedError: Writing to Excel with MultiIndex columns and no index (‘index’=False) is not yet implemented”后来查找发现该方法不支持多级列索引去掉行索引 ...
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 ...
Pandas,将MultiIndex数据框中的一些列转换为行 Pandas是一个基于Python的数据分析和数据处理库。它提供了高效的数据结构和数据分析工具,使得数据处理变得简单且高效。 在Pandas中,MultiIndex数据框是一种具有多级索引的数据结构。它允许我们在一个数据框中使用多个索引层级来组织和访问数据。有时候,我们可能需要将Mul...
也许,建立MultiIndex的最简单的方法是如下: rename_axis 这里也有个缺点,需要在单独的一行或单独的链式方法中分配层次的名称。有几个替代的构造函数将名字和标签捆绑在一起。 from_arrays, from_tupes 当层次形成有规律的结构时,可以指定关键元素,让Pandas自动交错,如下图: ...
具体操作方法如下：首先，执行透视操作以生成新数据框new_df。然后，通过调用reset_index()函数并设置参数drop=False，我们能够将复合索引转换回单个列。之后，再使用drop()函数删除不需要的列（例如原复合索引列），从而确保导出的Excel文件中A列不会发生单元格合并。通过上述步骤，我们能够避免在导出Excel...
columns = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays) df= pd.DataFrame(np.random.randn(5, 4), columns=list('ABCD')) df.columns = columns data=df.style.applymap(color_negative_red, subset=['A']) data.to_excel('test.xlsx') Expected output ...
read_excel可以通过将sheet_name设置为工作表名称列表、工作表位置列表或None来读取多个工作表。可以通过工作表索引或工作表名称指定工作表,分别使用整数或字符串。 ### 读取MultiIndex read_excel可以通过将列列表传递给index_col和将行列表传递给header来读取MultiIndex索引。如果index或columns具有序列化级别名称,也可以...