一，pandas之MultiIndex的使用
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- 前言
- 一、MultiIndex是什么？
- 二、使用步骤
- 1.引入库
- 2.将要使用复核索引的数据使用上MultiIndex
- 总结
前言
记录某次项目的数据处理中，涉及到多级表头的数据处理，pandas刚好有复合索引
MultiIndex方法一、MultiIndex是什么？
MultiIndex 是pandas 的一种 处理复核索引的方法。
参数：
(
cls,
levels=None,
codes=None,
sortorder=None,
names=None,
dtype=None,
copy=False,
name=None,
verify_integrity: bool = True,
):
二、使用步骤
1.引入库
2.将要使用复核索引的数据使用上MultiIndex代码如下： import pandas as pd
代码如下：
new_nor_sum1_df.columns = pd.MultiIndex(
[['发薪公司', '纳税地', '中国籍', '非中国籍', "合计"], ['', '人数', '当月所得税']],
codes=[[0, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4],
[0, 0, 1, 2, 1, 2, 1, 2]])
该处使用的某项目的模拟数据。
levels：[['发薪公司', '纳税地', '中国籍', '非中国籍', "合计"], ['', '人数', '当月所得税']]，
codes：[[0, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4], [0, 0, 1, 2, 1, 2, 1, 2]]
levels和codes是为了确定多级索引的对应关系。
levels的第一级列表['发薪公司', '纳税地', '中国籍', '非中国籍', "合计"]，对应codes的[0, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4]，
codes中是0代表’发薪公司’的位置，1代表‘纳税地’的位置， 2代表‘中国籍’的位置， 3代表‘非中国籍’的位置， 4代表‘合计’的位置。
leves的第二级列表['', '人数', '当月所得税']，对应codes的[0, 0, 1, 2, 1, 2, 1, 2]，codes中的0代表''的位置，1代表'人数'的位置，2代表'当月所得税'的位置。
debug一下代码展示一下效果：
实际excel效果：
总结
使用MultiIndex处理多级表头的DataFrame数据，非常方便，处理完数据后，生成excel后，在用openpyxl模块调整一下单元格格式，表格就很好看了，数据处理就是这么简单
