DataFrame俗称数据框，和一般的Excel表格没有多大区别，一般包含索引（行）和表头（列），在python中，由pandas包提供。
pip install pandas
这一节，我们要处理的主题是：多级表头和多级目录
先看看他们长什么样子：
在Excel里面看这些表格，还没什么特别的感觉，但是，今天我们要在python中来处理这样的表格，下面就开始吧！先说一下内容大概：
多级表格，常来自于实际的需要，许多时候，我们的数据并不是单一的表现形式，会有对比、计算、时间序列等因素。我先给出两个一级表格（也就是我们数据的原始形式）。
日期 渠道 用户数 会话数 唯一身份浏览量 0 20180607 (Other) 3839 7324 15223 1 20180607 Direct 30060 35364 72330 2 20180607 Display 2 2 2 3 20180607 Organic Search 50636 57410 144043 4 20180607 Referral 2845 3370 8380 5 20180607 Social 1310 1564 3480 6 20180607 shareasale.com 214 238 568
日期 渠道 用户数 会话数 唯一身份浏览量 0 20180531 (Other) 3756 6351 13825 1 20180531 Direct 33195 38812 78479 2 20180531 Display 2 2 2 3 20180531 Email 1 1 3 4 20180531 Organic Search 56003 64026 158187 5 20180531 Referral 3185 3769 9252 6 20180531 Social 3380 3690 7698 7 20180531 shareasale.com 241 268 658
Excel文件链接：https://pan.baidu.com/s/11xIBEm-jfj6o0Hz278Alvw 密码：b515
你需要将这个表格文件下载下来，使用pandas包的read_excel()函数读入。
这2个数据表格分别是2018年6月7号各个渠道的流量数据以及上周同期的数据，我们的目的是要做对比，把这2个表格的数据放到一起，方便对比查看。但我们用脑袋想一下，最方便对比的数据应该是什么样的呢？
前面我们已经给出了2个示例，分别是2级表头和2级索引，其实都起到了对比的作用。下面，我们就分别讲一下这2个表格是怎么做出来的。
导入包，读入数据
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
channel = pd.read_excel('处理多级表格-示例数据.xlsx',sheetname=0)
channel_last_week = pd.read_excel('处理多级表格-示例数据.xlsx', sheetname=1)一般pandas包导入后会给个pd的别名。读入xlsx格式的数据使用函数pd.read_excel()，第一个参数是文件所在路径， 参数sheetname是指读入这个工作簿当中的哪个sheet，这里有2种写法：第一种是给出sheet的索引号（从左至右从0开始计数），第二种是给出sheet的具体名称，比如：
channel = pd.read_excel('处理多级表格-示例数据.xlsx',sheetname='20180607')我们先讲一种最常规的方法：拼接法
显然，我们有三个指标是需要对比的：用户数、会话数、唯一身份浏览量
所以，我们先把渠道设置为索引，使用函数set_index()
channel.set_index('渠道', inplace=True)
channel_last_week.set_index('渠道', inplace=True)注：在pandas中，一般set_xxx类型的函数都会有一个参数inplace，代表是在原对象上修改，还是返回一个新的对象。
这时候，我们的channel就变成了下面这样
channel.index Out[74]: Index(['(Other)', 'Direct', 'Display', 'Organic Search', 'Referral', 'Social', 'shareasale.com'], dtype='object', name='渠道') channel.columns Out[75]: Index(['日期', '用户数', '会话数', '唯一身份浏览量'], dtype='object')
如果细心的朋友一定会发现，index和columns的值其实都是属于同一个类: pandas.core.indexes.base.Index
type(channel.columns) Out[76]: pandas.core.indexes.base.Index type(channel.index) Out[77]: pandas.core.indexes.base.Index
现在来看这个日期，它里面的值应该是作为表头的，用来对比三个指标，所以，这里我们可以索性把它从columns中删除掉，到时候直接把它的值拿出来备用
yd,yd_la = '20180607','20180531'
channel.drop('日期', axis=1, inplace=True)
channel_last_week.drop('日期', axis=1, inplace=True)第一行中两个变量间加逗号的写法，是一行同时实现2个及以上变量赋值的快捷写法，按顺序一一对应。
可能有人会说，我直接输入日期字符串会显得不够自动化和程序化，万一哪天传入的数据里面日期不是这两个呢？
其实你也可以使用如下的方法获取
yd,yd_la = channel.iloc[0,0],channel_last_week.iloc[0,0]
iloc是根据位置进行切片选择的，你也可以使用键名称和索引名称选择
yd,yd_la = channel['日期']['Organic Search'],channel_last_week['日期']['Organic Search']
另外，删除列，除了使用drop外，还可以直接这样操作
del channel['日期']
这种写法我直接在原对象上删除，不像drop还可以选择返回删除后的新对象（不影响原对象）
drop除了可以删除列，还可以删除行，只需要设置axis=0（默认），输入索引值即可，比如
channel.drop('Direct')删除了索引值为Direct的行。
现在我们的channal对象是这样的了
开始构造，最直观的做法就是把两个表中同一个指标的数据合并在一起，并且将日期作为底层表头，指标作为第二层表头
DataFrame的合并函数有好几个：merge（基于column名称）、append、concat（基于index的值）...这里我们选择concat.
df_user = pd.concat([channel_last_week['用户数'], channel['用户数']], keys=[yd_la, yd], axis=1).fillna(0)
先看一下结果：
请忽略小数（显示问题）。可以看到，左边是上周同期的，右边是6月7号的。
concat的参数：
第一个list类型，元素是要合并的DataFrame；
keys起到的作用是，其值作为合并后新DataFrame的列名，axis=1的作用是横着合并（等于0的时候代表* 竖这合并，相当于拼接在下方）；
最后有个fillna函数，是因为如果有出现索引对不齐的情况，则会匹配出NA值（比如Email这个索引值就不是都有，匹配后20180607这列的值就为0）
最后成型
有了上面的合并经验，我们可以把上面的那个合并结果作为一个整体，然后对每一个columns指标都做同样的事情，最后合并起来，其keys的值就是原columns的值，如下所示：
df_session = pd.concat([channel_last_week['会话数'], channel['会话数']], keys=[yd_la, yd], axis=1).fillna(0) df_uv = pd.concat([channel_last_week['唯一身份浏览量'], channel['唯一身份浏览量']], keys=[yd_la, yd], axis=1).fillna(0) channel_together = pd.concat([df_user,df_session,df_uv],keys=['用户数', '会话数', '唯一身份浏览量'],axis=1).fillna(0)
最后来看我们的channel_together 长什么样
Out[119]: 用户数 会话数 唯一身份浏览量 20180531 20180607 20180531 20180607 20180531 20180607 (Other) 3756 3839 6351 7324 13825 15223 Direct 33195 30060 38812 35364 78479 72330 Display 2 2.0 2 2 2 2 Email 1 0.0 1 0 3 0 Organic Search 56003 50636.0 64026 57410 158187 144043 Referral 3185 2845 3769 3370 9252 8380 Social 3380 1310 3690 1564 7698 3480 shareasale.com 241 214 268 238 658 568
将其输出到Excel中就是目标中的那种格式啦！但是，你这个代码未免有点过长了，而且类似的代码比较多，现在，我们使用列表推导式，重新得到channel_together
发大招啦~~~
channel_together = pd.concat([ pd.concat([channel_last_week[column], channel[column]], keys=[yd_la, yd], axis=1) for column in ['用户数', '会话数', '唯一身份浏览量']], axis=1, keys=['用户数', '会话数', '唯一身份浏览量']).fillna(0)
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