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Python: 如何創建多層column name的pandas.DataFrame? df = pd.read_csv (‘data.csv’, header=[0, 1], sep=”,”) ; col = pd .MultiIndex .from_arrays( aryCol )

data.csv(前兩列皆非資料):

 

import pandas as pd

# 读取数据文件,例如csv文件
df = pd.read_csv(‘data.csv’, header=[0, 1], sep=”,”)

# 印出DataFrame
print(df)

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雙層column name的DF與

單層column name的DF合併

會變成單層column name的DF:

 

df_concat.columns = [‘_’.join(col).strip() for col in df_concat.columns.values]

#col 為tuple

取消第12列的註解

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pd.MultiIndex.from_arrays()

創建 雙層column name的DataFrame: 

 

lis=[
[“a”,”b”],
[“c”,”d”],
[1,2],
[3,4],
[5,6],
[7,8]
]

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(lis)
aryCol = df.iloc[0:2,:].values
“””
array([[‘a’, ‘b’],
[‘c’, ‘d’]], dtype=object)
“””
col = pd.MultiIndex.from_arrays(aryCol)
#pandas.core.indexes.multi.MultiIndex
df_data = df.drop([0,1])
df_data.columns = col
print(“df:\n”,df)
print(“\ndf_data:\n”,df_data)

輸出結果:

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