Pandas：使用合并的单元格读取Excel

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：问答

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。）

回答：

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]

以上是 Pandas：使用合并的单元格读取Excel 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/433308.html

回到顶部