熊猫使用简单的多列索引读取 excel 文件答案

【问题标题】：Pandas reading excel file with simple multicolumn index熊猫使用简单的多列索引读取 excel 文件
【发布时间】：2016-06-22 15:31:15
【问题描述】：

我有一个看起来像这样的 excel 文件

当我读到 pandas.read_excel 时，pandas 会返回一个 df，如下所示：

                                        1998 Unnamed: 1  1999 Unnamed: 3  \
Angélus                                   20        -35    16         au   
Angludet                                  17         au    16         vo   
Arnaud de Jacquemeau                      16         vo    16         vo   
Ausone                                    20        -40    18        -25   
Barde-Haut                                17         au    17         vo

有没有办法告诉熊猫关于多列的信息，以便输出是

                                        1998       1998  1999       1999
Angélus                                   20        -35    16         au   
Angludet                                  17         au    16         vo   
Arnaud de Jacquemeau                      16         vo    16         vo   
Ausone                                    20        -40    18        -25   
Barde-Haut                                17         au    17         vo

或

                                               1998            1999
Angélus                                   20        -35    16         au   
Angludet                                  17         au    16         vo   
Arnaud de Jacquemeau                      16         vo    16         vo   
Ausone                                    20        -40    18        -25   
Barde-Haut                                17         au    17         vo

？

谢谢帕特里克

【问题讨论】：

标签： python excel pandas dataframe

【解决方案1】：

你可以试试：

df.columns = df.columns.to_series().str.replace(r'^Unnamed', np.nan).fillna(method='ffill').tolist()

【讨论】：

【解决方案2】：

您需要创建一个新的列列表，然后重新定义列名称，如下所示：

df.columns = df.columns.astype(str)    
new_columns = [df.columns[i-1]  if df.columns[i].find("Unnamed") >= 0 else df.columns[i] for i in range(len(df.columns))]
df.columns = new_columns

或者你可以在一行中通过

df.columns = [df.columns[i-1]  if df.columns[i].find("Unnamed") >= 0 else df.columns[i] for i in range(len(df.columns))]

【讨论】：

那是一个不错的选择。谢谢
@Pat 如果这可以解决您的问题，请将其标记为答案。