导出一只熊猫Pivittable，使其在聚集性到位的情况下脱颖而出
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提问于 2020-09-17 23:16:32
我有一个名为Cars的数据框架，由3列组成
CarMake，Colour，QtySold
数据帧日期采用以下格式：
CarMake. Colour. QtySold
BMW. Red. 1
BMW. Red 3
Ford. Red. 4
Ford. Black. 1
BMW. Black 3在Pyhon中，我有下面的代码来创建一个枢轴表
multi_indexUBS = pd.pivot_table(Cars, index = ['CarMake','Colour'], values = 'QtySold', aggfunc = 'sum')Pd.set_option(‘display.max_row’，无)
output in python gives correct result:
CarMake. Colour. QtySold
BMW. Red. 4
Black. 3
Ford. Red. 4
Black. 1当我试图导出到excel时，使用
Cars.to_excel(export_file_path、index=False、header=True)
excel中的结果显示了df数据。(丢失的枢轴格式)
是否可以像Python中显示的那样导出数据透视表(而不需要在excel中重做Pivot？)
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-09-18 00:03:29
- 使用
.reset_index()为下一步做准备， - 在
CarMake列上使用布尔索引.duplicated()来返回CarMake列中重复值的NaN。然后，当您导出到excel时，它将具有所需的输出：
Cars = multi_indexUBS.reset_index()
Cars['CarMake'] = Cars[~Cars['CarMake'].duplicated()]
Cars.to_excel(export_file_path, index=False, header=True)
CarMake Colour QtySold
BMW Red 4
NaN Black 3
Ford Red 4
NaN Black 1页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/63947272
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