如何将熊猫数据帧的多行标题合并为单个单元格标题？

Question

我有一个来自 excel 文件的 Pandas DataFrame，其标题分为多行，如下例所示：

    0           1       2       3           4           5           6           7
5   NaN         NaN     NaN     NaN         NaN         NaN         NaN         Above
6   Planting    Harvest NaN     Flowering   Maturity    Maturity    Maturity    ground
7   date        date    Yield   date        date        date        date        biomass
8   YYYY.DDD    YYYY.DDD(kg/ha) YYYY.DDD    YYYY.DDD    YYYY.DDD    YYYY.DDD    (kg/ha)
9   NaN         NaN     NaN     NaN         NaN         NaN         NaN         NaN
10  1999.26     2000.21 5669.46 2000.14     2000.19     2000.19     2000.19     11626.7
11  2000.27     2001.22 10282.5 2001.15     2001.2      2001.2      2001.2      20565
12  2001.27     2002.22 8210.09 2002.15     2002.2      2002.2      2002.2      16509

我需要按列合并（即加入一个空格作为胶水）第 5 到 9（包括）行，以便只有一个这样的标题（我已经格式化了表格以便于阅读，所以有更多的选项卡实际应该是）

Planting date YYYY.DDD   Harvest date YYYY.DDD    Yield (kg/ha)  Flowering date YYYY.DDD     Maturity date YYYY.DDD  Maturity date YYYY.DDD  Maturity date YYYY.DDD Above ground biomass (kg/ha)
1999.262                2000.206                5669.45623      2000.138                    2000.19                 2000.19                 2000.19                 11626.73122
2000.268                2001.216                10282.49713     2001.151                    2001.2                  2001.2                  2001.2                  20564.99427
2001.272                2002.217                8210.091653     2002.155                    2002.201                2002.201                2002.201                16509.03802

我想这应该是相当微不足道的，但我找不到我的解决方案。

任何帮助将不胜感激

Answer 1

您可以先选择 by loc，然后替换NaN为空字符串 byfillna并应用join。如有必要，删除第一个和最后一个空格str.strip，然后通过选择删除第一行df.loc[10:]：

df.columns = df.loc[5:9].fillna('').apply(' '.join).str.strip()

#if need monotonic index (0,1,2...) add reset index
print (df.loc[10:].reset_index(drop=True))
  Planting date YYYY.DDD Harvest date YYYY.DDD(kg/ha) Yield YYYY.DDD  \
0                1999.26                      2000.21        5669.46   
1                2000.27                      2001.22        10282.5   
2                2001.27                      2002.22        8210.09   

  Flowering date YYYY.DDD Maturity date YYYY.DDD Maturity date YYYY.DDD  \
0                 2000.14                2000.19                2000.19   
1                 2001.15                 2001.2                 2001.2   
2                 2002.15                 2002.2                 2002.2   

  Maturity date (kg/ha) Above ground biomass  
0               2000.19              11626.7  
1                2001.2                20565  
2                2002.2                16509