pandas有multi index保存到excel时如何删除自动生成的行、列索引

可以使用pandas的to_excel()函数中的参数index和header来控制是否保存行索引和列索引。具体而言，在保存Excel文件之前，通过MultiIndex对象的droplevel()方法来删除多级索引的一层或多层，然后再指定index和header参数来控制是否保存剩余的索引。例如，以下代码可以将多级索引df中的第一个级别删除后保存到Excel文件：

df.to_excel('data.xlsx', index=True, header=True)

其中，index=True表示保存行索引，header=True表示保存列索引。如果想删除一层索引，可以使用以下代码：

df.columns = df.columns.droplevel(0)  # 删除第一个级别的列索引
df.to_excel('data.xlsx', index=True, header=True)

如果想删除多层索引，可以连续调用droplevel()方法，例如删除前两层索引：

df.columns = df.columns.droplevel([0, 1])  # 删除前两个级别的列索引
df.to_excel('data.xlsx', index=True, header=True)

以上就是处理pandas的multi index保存到excel时删除自动生成的行、列索引的方法。

相关问题

pandas有multi index保存到excel时会自动生成索引和空行吗

如果使用 pandas 的 to_excel 方法将 multi index 数据保存到 excel 文件时，会自动生成行和列的索引，但是不会生成空行。如果需要在每个索引等级之间添加空行，可以通过在保存数据前手动插入空行的方式实现。

如何保持multi index的双层索引保存进excel但不保存自动生成的索引

您可以使用 pandas 库中的 DataFrame.to_excel() 函数，并设置参数 index=False，以在将 DataFrame 保存为 Excel 文件时不保存行索引。如果您只想保留多层次索引，可以指定索引的级别，如下所示：

import pandas as pd

# 创建带有双层索引的 DataFrame
df = pd.DataFrame(data=[[1, 2], [3, 4]], index=pd.MultiIndex.from_tuples([(1, 'a'), (2, 'b')]))

# 保存到 Excel 文件，并指定第一列和第二列作为索引
df.to_excel('data.xlsx', index=False, header=False)

这将创建一个名为 'data.xlsx' 的 Excel 文件，其中包含您的 DataFrame 数据，并且只会保存前两列作为索引。