Python 3.x 为什么会有很多；“南”；从Excel文件导入多索引数据框后是否在索引中？

我有一个Excel文件，在Excel中如下所示：

            2016-1-1    2016-1-2    2016-1-3    2016-1-4
300100  am    1           3            5           1
        pm    3           2            4           5
300200  am    2           5            2           6
        pm    5           1            3           7
300300  am    1           6            3           2
        pm    3           7            2           3
300400  am    3           1            1           3
        pm    2           5            5           2
300500  am    1           6            6           1
        pm    5           7            7           5

但在我通过pd.read_excel导入并打印它之后，它在Python中显示如下：

            2016-1-1    2016-1-2    2016-1-3    2016-1-4
300100  am    1           3            5           1
NaN     pm    3           2            4           5
300200  am    2           5            2           6
NaN     pm    5           1            3           7
300300  am    1           6            3           2
NaN     pm    3           7            2           3
300400  am    3           1            1           3
NaN     pm    2           5            5           2
300500  am    1           6            6           1
NaN     pm    5           7            7           5

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我如何解决这个问题，使数据框看起来像Excel中的格式，而没有这么多“NaN”？谢谢

如果不访问Excel文件或不了解版本，就无法确定，但看起来好像有一列数字（第一列），每隔一行空白。Pandas需要均匀填充的列，所以在Excel中，每个第一列编号（id？）的AM和PM都有一种“结构”信息，Pandas只看到两行，其中一行的第一列无效。根据您实际希望访问此数据的方式，一个简单的解决方法是将每个NaN替换为其正上方的数字，因此每行包含“id”的AM或PM信息。另一个修复方法是将列结构更改为具有2016-1-1-am和2016-1-1-pm字段。

您正在寻找fillna方法：

df = df.fillna('')

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大多数情况下，当Excel看起来像示例中的一样时，它实际上在这些空格处有空格。但是，细胞合并了，所以看起来很漂亮。当您将其导入熊猫时，它会将其读取为空或NaN

要修复它，请向前填充空单元格，然后设置为索引

df.ffill()

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尝试用NaN扩展列的宽度，并告诉我是否有任何更改如果没有任何更改，则很可能是因为单元格被解析为数字格式，当它没有看到任何内容时，会将其解释为null。。因此，在导入文件之前，我尝试在Excel中将一些NaN替换为其正上方的数字，而不是将其解析为文本/字符串，如果必须从代码中插入“”，那么它确实起到了作用。但是如何快速地对熊猫做到这一点呢？我知道如果它们是列中的值，我可以使用“replace”，但我不知道如何处理索引。谢谢