pandas多级索引

为什么读取这里的excel文件后，返回的DataFrame没有多级索引，要怎么才让他改为原本excel的多级索引格式

结构化结构化结构化~~~。
适度调整

• 你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/7769924
• 这篇博客也不错, 你可以看下用pandas读取Excel表，并生成dataframe格式进行进一步处理
• 除此之外, 这篇博客: 使用pandas操作excel中的 对于dataframe的某一列进行筛选 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• tmp = df[(df.金额 > 0)]
  

  对列名为金额的列进行筛选，并将得到的dataframe存入tmp中

• 您还可以看一下 曾贤志老师的用Python中的Pandas处理数据 课程中的 2.3 DataFrame导出为Excel类型小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  解决方案：

  针对该问题，这里提供以下几个步骤：

  步骤1：利用pandas读取Excel表并处理成DataFrame格式，通常会通过print来检查一下是否顺利读取。

  import pandas as pd
  
  total_data = pd.read_excel('/path/to/excel_file.xlsx', header=[0, 1])
  total_data = pd.DataFrame(total_data)
  print(total_data)
  

  其中，header=[0, 1]表示读取Excel文件时将前两行作为列索引。这样便能将Excel文件的多级索引读取进来，但是返回的数据并不是多级索引的DataFrame。

  步骤2：将读入的数据按照多级索引重新设置索引，并保存为新的DataFrame。

  new_data = total_data.set_index(keys=['Column_1', 'Column_2'])
  

  其中，Column_1和Column_2为Excel文件中的列名，需要将其替换为具体的列名。这样就能保留Excel文件的多级索引了。

  完整代码如下：

  import pandas as pd
  
  total_data = pd.read_excel('/path/to/excel_file.xlsx', header=[0, 1])
  total_data = pd.DataFrame(total_data)
  print(total_data)
  
  new_data = total_data.set_index(keys=['Column_1', 'Column_2'])
  print(new_data)
  

  其中，/path/to/excel_file.xlsx需要替换为实际的Excel文件路径，Column_1和Column_2需要替换为实际的列名。