获取多个值以使用Python创建表

使用我的代码，我可以在1中连接两个Excel数据库。问题是，它只向我显示了收入栏，而没有显示该栏的印象。为了更清楚，我留下了代码和示例。我试过：

 df1 = df1.pivot(index = "Cliente", columns='Fecha', values=['Impresiones','Revenue']) 

但我有一个错误：

例外：数据必须是一维的

代码：

档案1：

档案2：

结果:

必要的：

以下是以文本形式显示的数据框：

archivo1:
Fecha   Cliente Impresiones Revenue
21/12/17    Jose    12345   $989
21/12/17    Martin  3245    $10
21/12/17    Pedro   645     $879
21/12/17    Esteban 2345    $899
21/12/17    Mauro   654     $98

archivo2:
Fecha   Cliente Impresiones Revenue
20/12/17    Esteban 12345   $150
20/12/17    Martin  3245    $20
20/12/17    Pedro   645     $3000
20/12/17    Mauro   2345    $50
20/12/17    Jose    654n    $667

您可以使用：

• 将两个df连接在一起
• 使用类别

  压痕

  和

  收入

• 排序索引，二级子代
• 按掩码更改索引的第一级并设置为索引

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你能将你的数据框作为文本粘贴到你的图片中吗？我刚刚在@c编辑了它ᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ很好，如果我有另一个列，比如

impressiones

调用

impressiones two

，我正在寻找在xlsx文件中添加它。我需要更改代码吗？我想你需要添加

m1=df.index.get_level_值（1）='impressiones two'df.index=np.where（m1，'impressiones two'，df.index.get_level_值（0））

，但我只在电话上，所以没有经过测试。我尝试了，但我有一个错误：`indexer:太多的级别：index只有1级，而不是2级`

archivo1:
Fecha   Cliente Impresiones Revenue
21/12/17    Jose    12345   $989
21/12/17    Martin  3245    $10
21/12/17    Pedro   645     $879
21/12/17    Esteban 2345    $899
21/12/17    Mauro   654     $98

archivo2:
Fecha   Cliente Impresiones Revenue
20/12/17    Esteban 12345   $150
20/12/17    Martin  3245    $20
20/12/17    Pedro   645     $3000
20/12/17    Mauro   2345    $50
20/12/17    Jose    654n    $667

df = (pd.concat([df1,df2])
        .set_index(["Cliente",'Fecha'])
        .stack()
        .unstack(1)
        .sort_index(ascending=(True, False)))

m = df.index.get_level_values(1) == 'Impresiones'
df.index = np.where(m, 'Impresiones', df.index.get_level_values(0))
print (df)
Fecha       20/12/17 21/12/17
Esteban         $150     $899
Impresiones    12345     2345
Jose            $667     $989
Impresiones     654n    12345
Martin           $20      $10
Impresiones     3245     3245
Mauro            $50      $98
Impresiones     2345      654
Pedro          $3000     $879
Impresiones      645      645