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。
right_index：如果为True，则使用右侧DataFrame中的索引（行标签）作为其连接键的列。对于具有MultiIndex（...
创建一个ExcelWriter对象,并指定要导出的Excel文件路径: 代码语言:txt 复制 writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx') 使用pandas的to_excel方法将DataFrame写入Excel文件,同时指定要合并的列: 代码语言:txt 复制 df.to_excel(writer, merge_cells=False, index=False, startrow=0, startcol=0) 在这里,merge_cel...
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]]) ...
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]]) ...
index_label=None,#要写入excel中的index列。startrow=0,#从哪一行开始写入数据。默认为0,即第一行。startcol=0,#从哪一列开始写入数据。默认为0,即第一列。engine=None,#可选参数, 用于写入要使用的引擎, openpyxl或xlsxwritermerge_cells=True,#返回布尔值, 其默认值为True。它将MultiIndex和Hierarchical行...
('Additional Information', 'Country')]) # 导出到Excel文件,使用MultiIndex作为表头 with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer: df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', startrow=1, startcol=1, header=False) worksheet = writer.sheets['Sheet1'] for col_num, value in enumerate(header):...
12.merge_cells:bool, default True 将MultiIndex和Hierarchical Rows写入合并的单元格 13.encoding:str, optional 生成的excel文件的编码。只有xlwt才需要,其他作者本机支持unicode。 14.inf_rep:str, default ‘inf’ 表示无穷大(Excel中没有本机表示无穷大)。
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...