Python将数据帧转换为系列。显示重复的列名

我有一个excel文件，作为数据框导入，但当我尝试将数据框转换为系列时。奇怪的事情发生了。“Sales”是列名，但现在它像这样并排出现

Date             
2015-01-01  Sales    14840.0
2015-02-01  Sales    14820.0
2015-03-01  Sales    17920.0
2015-04-01  Sales    19020.0
2015-05-01  Sales    20600.0
2015-06-01  Sales    13940.0
2015-07-01  Sales    14000.0
2015-08-01  Sales    15860.0
2015-09-01  Sales    17220.0
2015-10-01  Sales    20640.0
2015-11-01  Sales    31040.0
2015-12-01  Sales    30260.0
2016-01-01  Sales    17000.0
2016-02-01  Sales    18760.0
2016-03-01  Sales    22220.0
2016-04-01  Sales    17960.0
2016-05-01  Sales    18640.0
2016-06-01  Sales    21100.0
2016-07-01  Sales    22180.0
2016-08-01  Sales    25700.0
2016-09-01  Sales    26606.0
2016-10-01  Sales    21980.0
2016-11-01  Sales    48160.0

数据帧如下所示：

       Date      Sales
0   2015-01-01  14840.0 
1   2015-02-01  14820.0
2   2015-03-01  17920.0 
3   2015-04-01  19020.0 
4   2015-05-01  20600.0

我使用的代码是：

df = pd.read_excel('sales.xlsx', index_col=[0], squeeze = True)
df = df.stack()

---

是否您的xlsx文件没有索引列？因此，您的问题可以通过从代码中删除

index\u col=[0]

来解决

df = pd.read_excel('sales.xlsx', squeeze = True)
df = df.stack()

Out:
    
df = 
0  Date     2015-01-01 00:00:00
   Sales                  14840
1  Date     2015-02-01 00:00:00
   Sales                  14820
2  Date     2015-03-01 00:00:00
   Sales                  17920
3  Date     2015-04-01 00:00:00
   Sales                  19020
4  Date     2015-05-01 00:00:00
   Sales                  20600

---

df.set_index（'Data'）['Sales']

有效吗？@CainãMaxCouto Silva不有效。您通常如何将数据帧转换为系列？@PiCubed您认为它不工作是什么意思？根据您的示例数据

df。set_index（'data'）['Sales']

是正确答案。例如，如果您执行

type（df.set_index（'Date'）['Sales']）

操作，您将得到

pandas.core.series.series

我的代码中存在错误键入。为日期替换数据。这应该是有效的。此外，您需要在不使用

index\u col=[0]

的情况下读取文件，或者只需键入

df['Sales']

而不是

df.set\u index（'Data'）['Sales']

。