Question

考虑使用date列作为索引的数据框以及带有一些观察结果的三列x，y和z。我想将此数据框的内容写入.csv文件。我知道我可以使用df.to_csv，但是，我想在单元中添加第二个标题行。在此示例中，所需的.csv文件如下所示：

date,x,y,z  
(yyyy-mm-dd),(s),(m),(kg)  
2014-03-12,1,2,3  
2014-03-13,4,5,6  
...

Answer 1

这并不会在您的示例中生成确切的输出，但它已经关闭了。您可以使用多索引列来存储带有列标签的第二个标题（单位）：

>>> import pandas as pd
>>> columns = pd.MultiIndex.from_tuples(
...     zip(['date', 'x', 'y', 'z'],
...         ['(yyyy-mm-dd)', '(s)', '(m)', '(kg)']))
>>> data = [['2014-03-12', 1, 2, 3],
...         ['2014-03-13', 4, 5, 6]]
>>> df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
>>> df
          date   x   y    z
  (yyyy-mm-dd) (s) (m) (kg)
0   2014-03-12   1   2    3
1   2014-03-13   4   5    6

以这种方式存储第二个标头可以使您的列保持正确的类型（例如，列x应该是整数类型）：

>>> df.dtypes
date  (yyyy-mm-dd)    object
x     (s)              int64
y     (m)              int64
z     (kg)             int64
dtype: object

如果您已将第二个标题存储为DataFrame中的行，那么您的列dtypes将变为object，您可能会将其{39}变为DataFrame。我想要。

以CSV格式编写>>> df.to_csv('out.csv', index=False) >>> !cat out.csv date,x,y,z (yyyy-mm-dd),(s),(m),(kg) ,,, 2014-03-12,1,2,3 2014-03-13,4,5,6会产生与您的示例非常相似的内容：

DataFrame

唯一的区别是额外的逗号行，这是pandas将多行标题与实际数据行分开的方式。这样可以将CSV文件读回到等效的>>> df2 = pd.read_csv('out.csv', header=[0, 1]) >>> df2 date x y z (yyyy-mm-dd) (s) (m) (kg) 0 2014-03-12 1 2 3 1 2014-03-13 4 5 6：

中

{{1}}

注意：我发现很多信息散布在this SO question中。

如何用pandas to_csv（）编写带有多个标题行的csv文件？

1 个答案: