如何在Python pandas中从Excel文档中读取数据透视表？

我有一份 Excel 文档，其中包含体育栏，其中有体育名称和运动员姓名。如果我点击运动名称，运动员的名字就会消失，即运动员的名字是运动名称的子代。

Please look at the data below:

如果我点击板球，那么 ramesh、suresh、mahesh 名称就会消失，即板球是 ramesh、suresh 和 mahesh 的父项，就像足球是 pankaj、riyansh、suraj 的父项一样。

我想阅读这个 Excel 文档并在 python pandas Dataframe 中进行转换。我试着用它来阅读熊猫数据透视表但我没有取得任何成功。

我尝试阅读此 Excel 工作表并将其转换为数据框。

df = pd.read_excel("sports.xlsx",skiprows=7,header=0)
d = pd.pivot_table(df,index=["sports"])
print d

但我在单列中获取所有体育运动值，我想按运动名称及其相应的运动员姓名将其拆分。

预期输出：

sports_name player_name   age address
cricket     ramesh        20  aaa
cricket     suresh        21  bbb
cricket     mahesh        22  ccc
football    pankaj        24  eee
football    riyansh       25  fff
football    suraj         26  ggg
basketball  rajesh        28  iii
basketball  abhijeet      29  jjj

pandas.pivot_table是为了支持数据分析，帮助你创建类似excel的数据透视表，而不是读取excel数据透视表。

创建电子表格样式的数据透视表作为 DataFrame。数据透视表中的级别将存储在结果 DataFrame 的索引和列上的 MultiIndex 对象（分层索引）中

文档中的示例

>>> df
   A   B   C      D
0  foo one small  1
1  foo one large  2
2  foo one large  2
3  foo two small  3
4  foo two small  3
5  bar one large  4
6  bar one small  5
7  bar two small  6
8  bar two large  7


>>> table = pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'],
...                     columns=['C'], aggfunc=np.sum)
>>> table
          small  large
foo  one  1      4
     two  6      NaN
bar  one  5      4
     two  6      7

现在为了帮助您解决这个问题，我创建了一个示例数据集和一个数据透视表。

然后将 Excel 工作表读入 pandas 数据框。该数据帧包含要替换的 nandf.fillna(方法='ffill')

df = pd.read_excel(pviotfile,skiprows=12,header=0)
df=df.fillna(method='ffill')
print (df)

output

       Sports     Name  Address  Age
0  basketball  Abhijit  129 ABC   20
1  basketball   Rajesh  128 ABC   20
2     Cricket   Mahesh  123 ABC   20
3     Cricket   Ramesh  126 ABC   20
4     Cricket   Suresh  124 ABC   20
5    Football   Riyash  125 ABC   20
6    Football    suraj  127 ABC   20