使用Pandas读取复杂Excel表单

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使用Pandas读取复杂Excel表单

传统企业里，Excel仍然是数据存储，报表生成和数据分析的主力军，随着数据体量的增长，和数据分析、挖掘，BI更进一步需要，如何快速地使用Pandas来ETL Excel或者分析Excel就变得很重要了。

今天讨论的就是几个比较特殊的表单形式，

(图1）

（图2）

（图3）

碰到上面的这几种形式，你会怎么做？

这里我介绍下我的做法，

第一个和第二个图都是多行表头的形式，pandas的read_excel运行指定从指定行开始读取（就是忽略某些行）以及指定哪些为表头，

import pandas as pd

图1的代码实现

df = pd.read_excel('3headers_demo.xlsx'
                   ,sheet_name="Sheet1"
                   ,header=[0,1,2])
 df
df=df.set_index(df.columns[0])
df=df.stack(level=0).stack(level=0).reset_index()
df.columns=list(df.columns[1:].insert(0,'Date'))
df

图2的代码实现，

df = pd.read_excel('3headers_demo.xlsx'
                   ,sheet_name="Sheet4"
                   ,skiprows=1
                   ,header=[0,1,2])
df=df.iloc[:,1:]
df=df.set_index(df.columns[0])
df

得到和图1一样的结果，接下来的处理便一样了

图3的代码实现

图3是一种常见的MultiIndex形式

df = pd.read_excel('3headers_demo.xlsx'
                   ,sheet_name="Sheet3"
                   ,index_col=[0,1])

df.reset_index()

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Pandas不仅仅可以方便读取上面的复杂格式数据，也提供了非常丰富的数据转换函数，

有兴趣的同学可以详细阅读这篇文章，代码为主，https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/reshaping.html

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