pandas读取EXCEL列名重复问题解决——pandas设置多行为列名（多层列名）

问题呈现

这是我在问答区看到的一个问题。
问：在python中使用pandas读取Excel数据，重复数据被区分了，如何做到重复数据不被区分？

解决思路

很明显，这是pandas读取excel文件时列名设置问题，我第一时间想到的就是pandas.read_excel()是否能读取多行为列名

在pandas.read_excel()里有这样一个参数header，官方文档中这样描述：

header：默认为0，接受整数和整数列表。
按照下标（第一行下标为0）读取为列名。如果传入整数列表，就将根据下标为这些整数的行生成多层索引。header=None表示没有列名。

解决方法已经呼之欲出了。

解决方法

参数header=[0, 1]，将前两行作为多层索引
df.loc[:, ‘M1’].loc[:, ‘V1’]，读取某列时逐层选定

测试数据如下：

代码实现

import pandas as pddf = pd.read_excel(r"test.xlsx", header=[0, 1]) # header=[0, 1]表示根据第1和第二行值生成多层索引，这里为两层print('读取的列名有两层。第一层中有M1和M2两个列名，第二层中分别包含了V1和V2')
print(df)M1V1 = df.loc[:, 'M1'].loc[:, 'V1']print('读取时要逐次选定列名，比如要读取列名为M1下的V1列。先选定列名为M1，然后再选定列名为V1')
print(M1V1)

运行效果

读取的列名有两层。第一层中有M1和M2两个列名，第二层中分别包含了V1和V2Unnamed: 0_level_0 M1     M2    Unnamed: 0_level_1 V1 V2  V1  V2
0                 J1  2  1  11  23
1                 J2  1  2   9  23
读取时要逐次选定列名，比如要读取列名为M1下的V1列。先选定列名为M1，然后再选定列名为V1
0    2
1    1
Name: V1, dtype: int64

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