df1 = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'], 'col2': [1, 2, 3, 4, 5]}) df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'], 'col2': [1, 2, 3, 4, 5]}) df = df.set_index(['col1','col2']) 怎么让df1和df的展现形式一样

您可以使用以下代码将 df1 设置为与 df 相同的多级索引 DataFrame：

df1 = df1.set_index(['col1','col2'])

这将在 df1 中创建一个与 df 相同的多级索引，并使它们具有相同的展现形式。

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columns1 = [f'col{i}' for i in range(1, len(data[0].split())+1)] df1 = pd.DataFrame(re.findall(REGEX1, data[0]), columns=columns1)

根据你提供的代码段，这段代码的作用是将 data[0] 中的信息通过正则表达式提取出来，并按照指定的列名生成一个 DataFrame 格式的数据 df1。列名是根据 data[0] 中的空格分隔符生成的。其中，REGEX1 是一个正则表达式，用于匹配 data[0] 中的信息。这段代码生成的 DataFrame 格式的数据 df1 可以用于后续的数据分析和处理。

df = pd.read_csv('./part-00000-66a9d65e-cad2-4f62-af22-e9acbec50dbc.c000.csv', low_memory=False) sig_cell_volt = np.array(df.iloc[:1000, 10]) sum_volt = list(np.array(df.iloc[:1000, 6])) # print(sig_cell_volt) all_cell_vot = [] for i in sig_cell_volt: i = i[2:] cell_str = i.split('_') cell_list = [] for t in cell_str: t = float(t)/1000 cell_list.append(t) # print(len(cell_list)) all_cell_vot.append(cell_list) all_cell_vot = np.array(all_cell_vot) # x_data = torch.from_numpy(all_cell_vot) print(all_cell_vot) # sing_vol_df = pd.DataFrame(all_cell_vot) # writer = pd.ExcelWriter('vol.xlsx') # sing_vol_df.to_excel(writer,'sheet1',float_format='%.5f') df1 = pd.read_excel('vol.xlsx') col_name=df1.columns.tolist() col_name.insert(95, '总电压') df1['总电压'] = sum_volt df1.to_excel('piggy22.xlsx')

这段代码首先是在上一个代码段的基础上进行的。在处理完数据后，代码将 all_cell_vot 数组中的数据存储到了名为 sing_vol_df 的 DataFrame 中，并将这个 DataFrame 存储到了一个名为 vol.xlsx 的 Excel 文件中。

接下来，代码又读取了 vol.xlsx 文件，并将 DataFrame 中的列名存储到了名为 col_name 的列表中。然后，通过 insert 方法在 col_name 列表的索引 95 处插入了一个名为“总电压”的列名。接着，代码将 sum_volt 列表中的数据存储到了新添加的“总电压”列中。最后，通过 to_excel 方法将更新后的 DataFrame 存储到了一个名为 piggy22.xlsx 的 Excel 文件中。