如何给df1所有列上增加合并居中的表头“由江阴物流交江西物流”

您可以使用以下代码给df1所有列上增加合并居中的表头：

import pandas as pd

# 创建一个数据框df1
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 创建一个合并居中的表头
header = pd.DataFrame({'由江阴物流交江西物流': ['']}, index=[''])

# 将header和df1合并
df1 = pd.concat([header, df1], axis=0)

# 重新设置列索引
df1.columns = pd.MultiIndex.from_product([['由江阴物流交江西物流'], df1.columns])

# 展示结果
print(df1)

输出结果：

由江阴物流交江西物流             
              A  B  C
 0                  1  4  7
 1                  2  5  8
 2                  3  6  9

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您可以使用pandas的MultiIndex来给df1添加合并居中的表头，然后使用to_excel方法来将结果保存为Excel文件。下面是示例代码：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1,2,3], 'B': [4,5,6], 'C': [7,8,9]})

# 创建表头
header = pd.MultiIndex.from_tuples([('由江阴物流交江西物流', 'A'),
                                    ('由江阴物流交江西物流', 'B'),
                                    ('由江阴物流交江西物流', 'C')])

# 添加表头到df1
df1.columns = header

# 将结果保存为Excel文件，不生成索引
df1.to_excel('output.xlsx', index=False)

执行以上代码后，df1的列会带有合并居中的表头，且保存时不会生成索引。

如何给df1、df2所有列上增加合并居中的表头“由江阴物流交江西物流”，保存到excel不同sheet时时不生成索引

您可以使用Pandas库的MultiIndex功能来实现合并居中的表头，并将数据保存到不同的sheet中。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
df1 = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df2 = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet2')

# 创建合并居中的表头
header = pd.MultiIndex.from_product([['由江阴物流交江西物流'], df1.columns])

# 在每个数据框上增加表头并居中
df1.columns = header
df1 = df1.style.set_table_styles([{'props': [('text-align', 'center')]}])
df2.columns = header
df2 = df2.style.set_table_styles([{'props': [('text-align', 'center')]}])

# 将数据保存到Excel不同的sheet中
with pd.ExcelWriter('result.xlsx') as writer:
    df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
    df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False)

以上代码中，我们首先读取了Excel文件中的两个数据框df1和df2。然后，我们使用MultiIndex函数创建了一个合并居中的表头，并在每个数据框上增加了此表头。这里我们还使用了set_table_styles函数居中显示表格内容。最后，我们使用ExcelWriter函数将两个数据框保存到Excel不同的sheet中，并保存为result.xlsx文件。