python - Pandas:使用合并单元格读取 Excel

Question

我有包含多个工作表的 Excel 文件，每个工作表看起来有点像这样(但要长得多):

        Sample  CD4     CD8
Day 1   8311    17.3    6.44
        8312    13.6    3.50
        8321    19.8    5.88
        8322    13.5    4.09
Day 2   8311    16.0    4.92
        8312    5.67    2.28
        8321    13.0    4.34
        8322    10.6    1.95

第一列实际上是四个垂直合并的单元格。

当我使用 pandas.read_excel 阅读本文时，我得到一个如下所示的 DataFrame:

       Sample    CD4   CD8
Day 1    8311  17.30  6.44
NaN      8312  13.60  3.50
NaN      8321  19.80  5.88
NaN      8322  13.50  4.09
Day 2    8311  16.00  4.92
NaN      8312   5.67  2.28
NaN      8321  13.00  4.34
NaN      8322  10.60  1.95

如何让 Pandas 理解合并的单元格，或者快速轻松地删除 NaN 并按适当的值分组？ (一种方法是重置索引，逐步查找值并用值替换 NaN，传入天数列表，然后将索引设置为列。但似乎应该有一个更简单的方法。)

Answer 1

您可以使用 Series.fillna前向填充 NaN 值的方法:

df.index = pd.Series(df.index).fillna(method='ffill')

---

例如，

In [42]: df
Out[42]: 
       Sample    CD4   CD8
Day 1    8311  17.30  6.44
NaN      8312  13.60  3.50
NaN      8321  19.80  5.88
NaN      8322  13.50  4.09
Day 2    8311  16.00  4.92
NaN      8312   5.67  2.28
NaN      8321  13.00  4.34
NaN      8322  10.60  1.95

[8 rows x 3 columns]

In [43]: df.index = pd.Series(df.index).fillna(method='ffill')

In [44]: df
Out[44]: 
       Sample    CD4   CD8
Day 1    8311  17.30  6.44
Day 1    8312  13.60  3.50
Day 1    8321  19.80  5.88
Day 1    8322  13.50  4.09
Day 2    8311  16.00  4.92
Day 2    8312   5.67  2.28
Day 2    8321  13.00  4.34
Day 2    8322  10.60  1.95

[8 rows x 3 columns]