背景
在数据分析时，Excel表格是最常用的数据存储格式之一。它们经常包含复杂的多级表头，这些表头在处理数据时可能会带来挑战。Pandas是一个广泛使用的Python数据分析库，它提供了强大的工具来处理和分析数据，包括读取和处理Excel文件。
问题陈述
多级表头（也称为分层索引）在Excel中用于表示数据的多维度结构。当数据分析师使用Pandas处理这类Excel文件时，他们面临的主要问题包括：
- 如何正确读取多级表头并在Pandas DataFrame中保持其结构。
- 如何选择和操作数据时保持表头的完整性。
- 如何将多级表头合并，便于数据库表的录入。
解决方案
针对上述问题，我们可以采取以下解决方案：
- 使用pandas.read_excel函数的header参数，可以指定多级表头的行数来正确读取数据。
- 使用MultiIndex对象来操作多级索引，这样可以在选择和汇总数据时保持索引的层次结构。
- 利用map方法，可以将多级表头合并成一级表头
样例
以下是一个常见的多级表头的excel表格
步骤1：使用pandas 读取数据
步骤2：处理MultiIndex列名，只保留每组中的第一个非'Unnamed: '字段
步骤3：导出数据
完整代码
import pandas as pd
# 读取Excel文件并将两行标题合并为层次化索引
df = pd.read_excel('数据样例.xlsx', header=[0,1])
# 处理MultiIndex列名，只保留每个层级中非'Unnamed: '的部分
df.columns = df.columns.map(lambda x: '_'.join([y for y in x if not y.startswith('Unnamed:')]))
df.to_excel('单级表头.xlsx',index=False)
