使用 pd.read_clipboard 指定多级列？

Posted 2023-03-11

【中文标题】使用 pd.read_clipboard 指定多级列？

【英文标题】：Specify Multi-Level columns using pd.read_clipboard?

【发布时间】：2018-01-29 17:31:00

【问题描述】：

这是另一个问题的一些数据：

main    Meas1     Meas2 Meas3   Meas4  Meas5
sublvl  Value     Value Value   Value   Value       
count   7.000000  1.0   1.0     582.00  97.000000       
mean    30        37.0  26.0    33.03   16.635350

我想以这样的方式读入这个数据，第一列实际上是索引，前两行被视为多级列，其中MeasX 是第一级，Value 是第二级。

如何使用pd.read_clipboard 做到这一点？

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我的pd.read_clipboard系列：

How do you handle column names having spaces in them when using pd.read_clipboard?

How to handle custom named index when copying a dataframe using pd.read_clipboard?

Copying MultiIndex dataframes with pd.read_clipboard?

【参考方案1】：

In [17]: pd.read_clipboard(sep='\s+', index_col=[0], header=[0,1])
Out[17]: 
main   Meas1 Meas2 Meas3   Meas4     Meas5
sublvl Value Value Value   Value     Value
count    7.0   1.0   1.0  582.00  97.00000
mean    30.0  37.0  26.0   33.03  16.63535

【讨论】：

这个答案让我惊讶的是我离它有多近：pd.read_clipboard(index=[0], header=[1, 2])

可能是因为所有其他愚蠢的错误，例如 index 而不是 index_col，以及没有指定 sep... 等等等等。我还有很多东西要学。