Python 处理复合表头 Excel 单 Sheet 内容

使用 Python 处理带有复合表头的 Excel 单 Sheet 内容

本代码示例展示了如何使用 Python 和 Pandas 库来处理包含复合表头的 Excel 文件中的单 Sheet 内容。

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件，指定 sheet 名称
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 获取列名列表
columns = df.columns.tolist()

# 遍历列名列表，处理复合表头
new_columns = []
for col in columns:
    if col.startswith('Unnamed'):
        # 如果列名以'Unnamed'开头，代表该列是复合表头的子列
        new_columns[-1] += ' ' + col
    else:
        # 否则，该列是一个新的表头
        new_columns.append(col)

# 更新 DataFrame 的列名
df.columns = new_columns

# 处理数据
# ...

# 将处理后的数据保存为新的 Excel 文件
df.to_excel('new_data.xlsx', index=False)

代码解析:

1. 导入 Pandas 库: import pandas as pd
2. 读取 Excel 文件: df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
3. 获取列名列表: columns = df.columns.tolist()
4. 处理复合表头:
   • 遍历列名列表 columns
   • 如果列名以 'Unnamed' 开头，则将该列名添加到 new_columns 列表中，并将其追加到前一个表头名称的末尾。
   • 否则，该列名是一个新的表头，将其添加到 new_columns 列表中。
5. 更新 DataFrame 的列名: df.columns = new_columns
6. 处理数据: 此部分根据您的具体需求进行编写。
7. 保存处理后的数据: df.to_excel('new_data.xlsx', index=False)

示例:

假设您的 Excel 文件 data.xlsx 中的 Sheet1 有以下复合表头:

| Unnamed: 0 | Unnamed: 1 | A | B | Unnamed: 2 | Unnamed: 3 | |---|---|---|---|---|---| | Name | Age | C | D | City | E |

通过以上代码处理后，df.columns 将变为:

['Name', 'Age', 'C', 'D', 'City', 'E']

这样，您就可以方便地使用 Pandas 库对数据进行进一步处理。

注意:

• 请确保您的 Excel 文件 data.xlsx 存在于当前工作目录下。
• 您可以根据您的具体需求调整代码中的文件名和 Sheet 名称。
• 您可以将处理数据部分替换为您实际的操作代码。