完整代码 importpandasaspd# 读取Excel文件并将两行标题合并为层次化索引df=pd.read_excel('数据样例.xlsx',header=[0,1])# 处理MultiIndex列名,只保留每个层级中非'Unnamed: '的部分df.columns=df.columns.map(lambdax:'_'.join([yforyinxifnoty.startswith('Unnamed:')]))df.to_excel('单级表头.xlsx',...
read_excel(excel_filepath, sheet_name=excel_sheet_name, index_col=None, header=None) # 接下来读取多级表头,并将表头先转换成列表 row_1 = df.iloc[header_first_line-1, :] # 读取多级表头的第一行 row_1_list = row_1.tolist() # 把多级表头的第一行转换成列表 row_2 = df.iloc[header_...
二、.read_excel() 参数 2.1 文件地址 io,sheet_name 2.2 设置表头 header names 【header】 【names】 2.3 设置索引列,可以灵活设置 2.4 解析列 usecols 2.5 squeeze 2.6 指定列的类型 dtype 2.7 指定解析模块 engine 2.8 列处理 converters 2.9 指定文本为布尔值 true_values、false_values 2.10跳过行 skiprows...
是指使用Pandas库中的read_excel函数来读取Excel文件,并对其中的多级索引头进行重新格式化的操作。 多索引头是指Excel文件中的表头包含多个层级的索引,通常用于表示复杂的数据结构。重新格式化多索引头可以使数据更易于处理和分析。 下面是一个完善且全面的答案: 读取excel并重新格式化Pandas中的多索引头的步骤如下:...
可以使用pandas.read_excel()函数的skiprows参数跳过行。在读取文件时,跳过所有不属于表头的行,并将第...
read_excel()参数详解io & sheet_name: 读取文件地址,sheet_name可以是工作表名称(如'Sheet1')或索引(如0,默认读取第一个工作表)。设置为None将读取所有工作表,返回字典形式。header & names: 定义表头,如name数量与列数不符或设置多级表头时,需要正确配对。index_col: 可以设置索引列,支持...
python有个excel处理的包,忘了是openpyxl还是哪个了,用excel处理包把原先的合并单元格进行拆分,再做下...
df = pd.read_excel('kwd.xlsx') print(df.shape) (3747, 4) 3)获取表头:df.columns、df.keys() 默认是把excel的第一行当成表头来显示。注意:如果read_excel的sheet_name参数设为None,则df.keys()的结果是所有sheet名对象。 # -*- coding: utf-8 -*- ...
read_excel()函数会把第一行默认当作描述标签(或称作列标题),即使在读取时添加了参数names=[...],也只会把原列标题替代掉,并不会凭空增加一行列标题。 这里我提供一个方法,可能不是最简单的。 import pandas as pd ''' 这一段我们通过逆转矩阵,把pandas自动识别到的所谓列标题(实际是数据第一行)插入回原...
...如果表格不需要打印,我们还可以换另外一种风格: 表头深色背景,白色字体 中间用浅色填充,表格线用白色细线 表尾灰色背景 或另:歪果仁还有3个常用法宝(这里不再一一展示) 填充色用同一个色系,让数据和背景一体...控件的使用方便筛选数据,又增强了商务感。 小图片的装饰。 其实Excel漂亮并不意味着花梢,表格...