Панды, Excel-Import и MultiIndex

Question

Я новичок в пандах и в настоящее время пытаюсь провести некоторый анализ Excel-данных в следующей схеме:

Моя цель - визуализация с помощью индексных меток. XYZ, CDE, EFG, HU на оси х и соответствующие Perc-значения Yes, ProbYes, X, ProbNo, No сложены по оси Y.

Сейчас я разбираю Excel-данные в панде DataFrame через код:

import pandas as pd
path = 'x1.xlsx'
x = pd.ExcelFile(path)
sheets = x.sheet_names
table = x.parse(sheets[0], header=2) # take line 2 as column-names

Сгенерированный MultiIndex из table вроде бы нормально

>>> table.index 
MultiIndex(levels=[[u'Individual', u'Summary'], [u'ABC', u'CDE', u'EFG', u'HIJ'], [u'Abs', u'Perc']], labels=[[0, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, -1], [0, -1, 1, -1, 2, -1, 3, -1, -1, -1], [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]])

Однако невозможно получить доступ к определенной строке:

>>> table.ix[('Individual', 'CDE')]
KeyError: 'Key length (2) was greater than MultiIndex lexsort depth (0)'

... также невозможно получить доступ или отфильтровать / удалить столбец, содержащий индексы строк

>>> table.index.names
FrozenList([None, None, None])

то есть индексы не имеют имен, и поэтому я не могу получить к ним доступ?

Я попытался упростить структуру данных с помощью альтернативного анализа:

>>> table2 = x.parse(sheets[0], header=2, skiprows=2, parse_cols='B,:I')

это, однако, не очень помогло.

Редактировать:

Это помогает sort:

>>> table.sort(inplace=True)
>>> table[:4]

выходы:

и с этой таблицей я не могу провести анализ...

Answer 1

Думаю после выполнения

table.sort(inplace=True)

вы можете получить доступ

table.ix[('Individual', 'CDE')]

РЕДАКТИРОВАТЬ:

Я знаю, почему - ваш файл Excel объединяет такие ячейки A4:A11, Когда вы загружаете его в панды DataFrame, индекс Individual только в A4 в то время как индексы в A5:A11 являются все nan

Одно из возможных решений:

table =table.reset_index().fillna(method='ffill').set_index(['level_0','level_1','level_2'])
#reset_index() automatically gives column names level_?

Тогда тебе пора

table.ix[('Individual','CDE')]