Pandas：使用合并的单元格读取Excel
我有包含多个工作表的Excel文件，每个工作表看起来都像这样（但更长）：
Sample CD4 CD8
Day 1 8311 17.3 6.44
8312 13.6 3.50
8321 19.8 5.88
8322 13.5 4.09
Day 2 8311 16.0 4.92
8312 5.67 2.28
8321 13.0 4.34
8322 10.6 1.95
第一列实际上是四个垂直合并的单元格。
当我使用pandas.read_excel阅读此内容时，我得到一个看起来像这样的DataFrame：
Sample CD4 CD8
Day 1 8311 17.30 6.44
NaN 8312 13.60 3.50
NaN 8321 19.80 5.88
NaN 8322 13.50 4.09
Day 2 8311 16.00 4.92
NaN 8312 5.67 2.28
NaN 8321 13.00 4.34
NaN 8322 10.60 1.95
如何让Pandas理解合并的单元格，或者快速方便地删除NaN并按适当的值分组？（一种方法是重置索引，逐步查找值并将NaN替换为值，传入天数列表，然后将索引设置为该列。但是似乎应该有一个更简单的方法。）
问题答案：
您可以使用Series.fillna方法来填入NaN值：
df.index = pd.Series(df.index).fillna(method='ffill')
例如，
In [42]: df
Out[42]:
Sample CD4 CD8
Day 1 8311 17.30 6.44
NaN 8312 13.60 3.50
NaN 8321 19.80 5.88
NaN 8322 13.50 4.09
Day 2 8311 16.00 4.92
NaN 8312 5.67 2.28
NaN 8321 13.00 4.34
NaN 8322 10.60 1.95
[8 rows x 3 columns]
In [43]: df.index = pd.Series(df.index).fillna(method='ffill')
In [44]: df
Out[44]:
Sample CD4 CD8
Day 1 8311 17.30 6.44
Day 1 8312 13.60 3.50
Day 1 8321 19.80 5.88
Day 1 8322 13.50 4.09
Day 2 8311 16.00 4.92
Day 2 8312 5.67 2.28
Day 2 8321 13.00 4.34
Day 2 8322 10.60 1.95
[8 rows x 3 columns]
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