如何用Pandas实现Excel大纲式的数据展示？

本文介绍如何使用Python的Pandas库，将扁平的表格数据转换成类似Excel大纲的层次化展示效果。通过Pandas的`groupby()`函数，按照“药品类型”、“药品分类（一级）”、“药品分类（二级）”和“药品名称”等列对数据进行分组，并迭代分组结果，即可实现逐级展现数据层次结构的功能，最终达到类似Excel大纲的清晰数据呈现效果。 文章将详细讲解实现步骤及代码示例，帮助读者轻松掌握Pandas在数据层次化展示方面的应用技巧。

利用 pandas 实现 excel 大纲式数据展示

许多情况下，我们需要将表格数据以类似 excel 大纲的形式进行展示，以便更清晰地呈现数据层次结构。本文将探讨如何利用 python 中的 pandas 库，将扁平的数据结构转换成具有层次感的 excel 大纲样式。

问题描述如下：给定一张包含“药品类型”、“药品分类（一级）”、“药品分类（二级）”和“药品名称”等列的表格数据（第一张表），如何将其转换成类似 excel 大纲的形式（第二张表），其中每一级分类都清晰地展现出来？

解决方法的核心在于 pandas 的 groupby() 函数。groupby() 函数可以根据指定的列对 dataframe 进行分组，将具有相同分组键的行组合在一起。 通过迭代分组结果，我们可以实现类似 excel 大纲的效果。

具体实现步骤如下：

首先，假设你的原始数据已经存储在一个名为 df 的 pandas dataframe 中。 然后，利用 groupby() 函数对 dataframe 进行分组，分组键为“药品类型”、“药品分类（一级）”、“药品分类（二级）”和“药品名称”：

a2 = df.groupby(['药品类型','药品分类（一级）','药品分类（二级）','药品名称'])

接下来，迭代分组结果：

for k, y in a2:
    print(y)

这段代码会依次打印每个分组的数据。每个分组对应 excel 大纲中的一个节点，分组键 k 代表该节点的层次结构信息，y 则包含属于该节点的所有数据行。 通过打印 y，你可以看到每个分组的数据，从而达到类似 excel 大纲的展示效果。 你也可以根据实际需求，对打印结果进行进一步的格式化或保存到文件中。 例如，你可以将每个分组的数据写入到不同的 excel sheet 中，或者使用其他方法来更直观地呈现层次结构。

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