按名称访问 Pandas MultiIndex 列 我有一个用 pandas 导入的电子表格,如下所示: df= pd.read_excel('my_spreadsheet.xlsx',header = [0,1],index_col=0,sheetname='Sheet1') Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) df.columns 的输出是:
Name: 收盘, dtype: 三、DataFrame的多层索引multiindex #DataFrame的多层索引stocks.set_index(['公司','日期'],inplace=True) stocks stocks.index MultiIndex([('BIDU', '2019-10-03'), ('BIDU', '2019-10-02'), ('BIDU', '2019-10-01'), ('BABA', '2019-10-03'), ('BABA', '2019-10-0...
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 df.index = df['时间...
read_excel能用MultiIndex读取多个索引,通过index_col方法来传递列的列表和header将行的列表传递给MultiIndex的列。无论是index还是columns,如果已经具有序列化的层级名称,则可以通过指定组成层级的行/列来读取它们。 #例如,用MultiIndex读取没有名称的索引:df = pd.DataFrame({"a":[1,2,3,4],"b":[5,6,7,8]...
索引可以不唯一,也可以有多层索引(MultiIndex) 如果有多层索引,那么index_col需要传入一个数组,我们看下面的例子: 图3 这里定义了三个索引,分别是a,b,e这三列 不过一般来说楼主不建议定义多个行索引,用自增列就行,后面可以用groupby来实现索引分组 三、参数详解-header ...
列(0 索引)用作 DataFrame 的行标签。如果没有这样的列,则通过 None。如果传递了一个列表,这些列将被组合成一个MultiIndex。如果使用usecols选择了数据子集,则 index_col 基于该子集。 usecols:int、str、list-like 或可调用的默认值无 如果没有,则解析所有列。
以下是一个常见的多级表头的excel表格 步骤1:使用pandas 读取数据 步骤2:处理MultiIndex列名,只保留每组中的第一个非'Unnamed: '字段 步骤3:导出数据 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...
默认情况下，Pandas会把最上面的一行作为唯一的标题行。你可以把一个header参数传递给pandas.read_excel(...
read_excel()函数的index_col参数决定DataFrame的列索引,可以有以几下种类型: 默认值:None。此时程序会给自动给df加一个位置索引(0、1、2、3、4…) int类型:0、1、2分别对应第一列、二列、三列 list类型:多行索引MultiIndex 下面以下表(表名:header.xlsx)数据来进行read_excel()函数header参数的详细讲解,对...
这些列将被组合成一个MultiIndex。 如果使用usecols选择了一个数据子集, 则index_col将基于该子集。 usecols:int,str,list-like, 或callable默认为None 1)如果为None,则解析所有列。 2)如果是str,则表示以逗号分隔的Excel列字母 和列范围列表(例如"A:E"或"A,C,E:F")。