使用多索引列写入和读取 pandas 数据帧

Question

我正在尝试保存和加载pandas包含列的 MultiIndex（2 级索引）的 DataFrame。我在保存和加载数据帧时遇到问题（如果可能的话，我希望在重新加载数据帧时拥有完全相同的数据帧）

我的数据框如下所示：

> df.head()
         A                   B
        sp start  end       sp start  end
0  V5894_1   243  251  V5894_1   243  251
1  V5894_1   244  252  V5894_1   244  252
2  V5894_1   244  252  V5894_1   244  252
3  V3246_0    28   36  V3246_0    28   36
4  V3246_0    29   37  V3246_0    29   37

我现在尝试的是常规的df.to_csv("test.csv")，然后用 加载它df.read_csv("test.csv",index_col=[0,1])。

当我保存它时，.csv 文件如下所示：

,A,A,A,B,B,B
,sp,start,end,sp,start,end
0,V5894_1,243,251,V5894_1,243,251
1,V5894_1,244,252,V5894_1,244,252
2,V5894_1,244,252,V5894_1,244,252
3,V3246_0,28,36,V3246_0,28,36

所以我已经觉得这个结构可能已经有点破损了。

当我使用前面的命令加载它时，我得到：

                   A.1  A.2        B    B.1  B.2
        A
NaN     sp       start  end       sp  start  end
0.0     V5894_1    243  251  V5894_1    243  251
1.0     V5894_1    244  252  V5894_1    244  252
2.0     V5894_1    244  252  V5894_1    244  252
3.0     V3246_0     28   36  V3246_0     28   36

如您所见，我丢失了 MultiIndex 列结构。

我也尝试加载

pd.read_csv("test.csv",index_col=0)

但我仍然没有得到预期的结果：

           A    A.1  A.2        B    B.1  B.2
NaN       sp  start  end       sp  start  end
0.0  V5894_1    243  251  V5894_1    243  251
1.0  V5894_1    244  252  V5894_1    244  252
2.0  V5894_1    244  252  V5894_1    244  252
3.0  V3246_0     28   36  V3246_0     28   36

我的问题是：

• 有没有简单的保存和加载的方法？

• 如果没有，恢复我以前的结构的最佳方法是什么

Answer 1

df.to_csv("test.csv", index=None)
df1 = pd.read_csv("test.csv", header=[0, 1] )

回馈：

    A               B
    sp  start   end sp  start   end
0   V5894_1 243 251 V5894_1 243 251