从多级重复列的Excel表中解压df可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
df = pd.read_excel('文件路径.xlsx')
pivot_table
函数将多级重复列解压:df_unstacked = df.pivot_table(index=['索引列1', '索引列2', ...], columns='重复列', values='数值列').reset_index()
其中,索引列1
、索引列2
等是你希望作为索引的列名,重复列
是需要解压的列名,数值列
是需要填充到解压后的DataFrame中的数值列名。
set_index
函数:df_unstacked = df_unstacked.set_index(['索引列1', '索引列2', ...])
完成以上步骤后,你将得到一个解压后的DataFrame对象df_unstacked
,其中每个重复列都被解压为单独的列,并且可以根据需要设置多个索引。
关于多级重复列的解压,它的优势在于可以更好地展示和分析数据,减少了冗余信息,提高了数据的可读性和可操作性。
这种解压操作在处理多级重复列的Excel表时非常常见,特别适用于需要对数据进行透视和分析的场景,例如销售数据、客户数据、产品数据等。
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