将python爬取数据转化为excel表格多个表头

要将Python爬取的数据转化为Excel表格，并带有多个表头，可以使用Python中的pandas库。

下面是一个简单的例子，假设我们已经爬取了一些数据，数据以列表的形式存储：

data = [['John', 25, 'Male', 'USA'],
        ['Sarah', 30, 'Female', 'Canada'],
        ['Bob', 40, 'Male', 'UK']]

我们可以用pandas将数据转换为DataFrame对象：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'Gender', 'Country'])

在这个例子中，我们定义了四个表头：Name、Age、Gender和Country。现在我们可以将这个DataFrame对象写入到Excel文件中：

writer = pd.ExcelWriter('data.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
writer.save()

在这个例子中，我们使用了xlsxwriter引擎将数据写入到Excel文件中。我们还将sheet_name设置为'Sheet1'，并将index设置为False，这样就不会在Excel文件中生成默认的索引列。

如果我们想要在Excel文件中包含多个表头，可以使用pandas的MultiIndex对象。例如，假设我们想要在Excel文件中包含两个表头：Name和Personal Information，可以使用以下代码：

header = pd.MultiIndex.from_tuples([('Name', ''), ('Personal Information', 'Age'), ('Personal Information', 'Gender'), ('Personal Information', 'Country')])

df.columns = header

writer = pd.ExcelWriter('data.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
writer.save()

在这个例子中，我们首先使用MultiIndex对象定义了两个表头：Name和Personal Information，并在Personal Information表头下定义了三个子表头：Age、Gender和Country。然后，我们将这个MultiIndex对象赋值给DataFrame的columns属性，以更新DataFrame的表头。最后，我们将DataFrame写入到Excel文件中，并将sheet_name设置为'Sheet1'。

这样，我们就可以在Excel文件中看到两个表头了。