python:pandas - 如何将 pandas 数据帧的前两行合并到数据帧标题？

我正在尝试读取一个 Excel 文件，如下所示：

我还有一个脚本，可以将此 xlsx 文件转换为带有工作表名称的 csv 文件（如果三张工作表可用，那么它将创建三个不同的 csv 文件）。

它的 csv 文件如下所示：

Unnamed: 0,Gender A,Unnamed: 2,Gender B,Unnamed: 4,Gender C,Gender D
date,Male,Female,Male,Female,Male,Female
2017-01-01 00:00:00,2,3,3,2,3,3
2017-01-02 00:00:00,5,7,7,42,3,5
2017-01-03 00:00:00,4,6,6,12,2,7
2017-01-04 00:00:00,6,7,3,6,4,8
2017-01-05 00:00:00,6,8,8,3,5,3
2017-01-06 00:00:00,54,3,3,6,3,5
2017-01-07 00:00:00,3,4,6,3,6,5
2017-01-08 00:00:00,3,6,6,3,6,4
2017-01-09 00:00:00,2,2,8,7,5,2
2017-01-10 00:00:00,4,3,2,4,5,5
2017-01-11 00:00:00,12,10,10,3,1,6
2017-01-12 00:00:00,9,7,7,3,4,1

所以，我的第一个问题是处理这些文件的更好选择 - xlsx 还是 csv？

接下来，我只想读取前两行作为列标题。这样我就可以了解哪个性别有多少男性和女性。

预期输出：

0                  date   Gender A_Male Gender A_Female   Gender B_Male  Gender B_Female   Gender C_Male  Gender D_Female 
1   2017-01-01 00:00:00        2              3           3                 2               3                  3
2   2017-01-02 00:00:00        5              7           7                42               3                  5
3   2017-01-03 00:00:00        4              6           6                12               2                  7
4   2017-01-04 00:00:00        6              7           3                 6               4                  8
5   2017-01-05 00:00:00        6              8           8                 3               5                  3
6   2017-01-06 00:00:00       54              3           3                 6               3                  5
7   2017-01-07 00:00:00        3              4           6                 3               6                  5
8   2017-01-08 00:00:00        3              6           6                 3               6                  4
9   2017-01-09 00:00:00        2              2           8                 7               5                  2
10  2017-01-10 00:00:00        4              3           2                 4               5                  5
11  2017-01-11 00:00:00       12             10          10                 3               1                  6
12  2017-01-12 00:00:00        9              7           7                 3               4                  1

咱们试试吧：

df = pd.read_excel('Untitled 2.xlsx', header=[0,1])
df.columns = df.columns.map('_'.join)
df.rename_axis('Date').reset_index()

Output:

         Date  Gender A_Male  Gender A_Female  Gender B_Male  Gender B_Female  \
0  2017-01-01              2                3              3                2   
1  2017-01-02              5                7              7               42   
2  2017-01-03              4                6              6               12   
3  2017-01-04              6                7              3                6   
4  2017-01-05              6                8              8                3   
5  2017-01-06             54                3              3                6   
6  2017-01-07              3                4              6                3   
7  2017-01-08              3                6              6                3   
8  2017-01-09              2                2              8                7   
9  2017-01-10              4                3              2                4   
10 2017-01-11             12               10             10                3   
11 2017-01-12              9                7              7                3   

    Gender C_Male  Gender D_Female  
0               3                3  
1               3                5  
2               2                7  
3               4                8  
4               5                3  
5               3                5  
6               6                5  
7               6                4  
8               5                2  
9               5                5  
10              1                6  
11              4                1