修复了使用多重索引导出到Excel的问题

Question

到目前为止，这是我的问题。我的熊猫版本是0.15。2，我正在开发Python2.7。我正在尝试将具有多索引列的数据框导出到excel，而不使用垂直索引。这充分概括了我的问题：

# imports
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
# setting columns
>>> level_one = ['a']*3 + ['b']*3 + ['c']*3
>>> level_two = ['1', '2', '3']*3
>>> columns = [np.array(level_one), np.array(level_two)]
# making the dataframe
>>> df = pd.DataFrame(index=range(10), columns=columns)
>>> series = pd.Series({k:k**2 for k in range(10)})
>>> df[first_col] = series
>>> first_col = df.columns.tolist()[0]
>>> df
     a              b              c          
     1    2    3    1    2    3    1    2    3
 0   0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
 1   1  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
 2   4  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
 3   9  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
 4  16  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
 5  25  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
 6  36  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
 7  49  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
 8  64  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
 9  81  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

所以，到目前为止，一切正常。现在，当我导出到csv时，这两种方法都在数据完整性方面起作用（没有数据相对于标题的移动，尽管它会在一级中重复每个元素）。

 >>> import os
 >>> path = os.path.join(os.path.expanduser('~'), 'test.csv')
 >>> df.to_csv(path)
 >>> df.to_csv(path, index=False)

但是，对于ExcelWriter，它执行以下操作：

 >>> import os
 >>> path = os.path.join(os.path.expanduser('~'), 'test.xlsx')
 >>> writer = pd.ExcelWriter(path)
 >>> df.to_excel(writer, 'Sheet 1')
 >>> df.to_excel(writer, 'Sheet 2', index=False)
 >>> writer.save()

带索引

索引错误

如您所见，它消除了索引，但不在列标题中，从而导致数据移动。是否有修复或解决方法？在我的实际数据集中，实际的“索引”具有重复的元素和间隔符，因此不适合用作索引。

Answer 1

所以我在留档中找不到任何东西来解决这个问题，但是我想到了一个临时的解决方案。

import itertools

def pseudo_header(df):
    '''Create a pseudo-header for the dataframe due to indexing
    issues.
    '''

    # grab grouped columns
    columns = df.columns
    grouped = itertools.groupby(columns, key=lambda x: x[0])
    grouped = [tuple(v) for k, v in grouped]
    # grab col/index counters
    index = DF.get_last_index(df)
    counter = 0
    # set rows
    df.loc[index] = pd.Series(index=columns)
    df.loc[index+1] = pd.Series(index=columns)
    for group in grouped:
        for idx, values in enumerate(group):
            # grab indexing
            column = columns[counter]
            if idx == 0:
            df.loc[index, column] = values[0]
            df.loc[index+1, column] = values[1]
            counter += 1

然后，我在索引和标题关闭的情况下导出。它可以工作，没有标题格式，但这是一个不错的修复。

目前，它只适用于2级标题，我可以进行概括，但出于我的需要，现在没有必要这样做。