[pandas] 특정 row들의 셀 병합하여 excel로 읽고 쓰기

pandas는 모든 데이터를 테이블 형태로 다루는데 엑셀에서 보기 편하게 특정 row들을 하나의 셀로 병합하여 저장하고 읽을 때가 있다.

 

row 병합 및 인덱스화 예시

 

1. row 병합 후 인덱스로 설정

ris = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/iris.csv')
not_merged = ris[['species']+ris.columns[:-1].tolist()].head()

print(not_merged.to_markdown())
>>>> |    | species   |   sepal_length |   sepal_width |   petal_length |   petal_width |
	 |---:|:----------|---------------:|--------------:|---------------:|--------------:|
	 |  0 | setosa    |            5.1 |           3.5 |            1.4 |           0.2 |
	 |  1 | setosa    |            4.9 |           3   |            1.4 |           0.2 |
	 |  2 | setosa    |            4.7 |           3.2 |            1.3 |           0.2 |
	 |  3 | setosa    |            4.6 |           3.1 |            1.5 |           0.2 |
	 |  4 | setosa    |            5   |           3.6 |            1.4 |           0.2 |

# cell 병합 후 set_index
merged = not_merged.set_index('species', append=True).swaplevel(1,0)

print(merged.to_markdown())
>>>> |               |   sepal_length |   sepal_width |   petal_length |   petal_width |
	 |:--------------|---------------:|--------------:|---------------:|--------------:|
	 | ('setosa', 0) |            5.1 |           3.5 |            1.4 |           0.2 |
	 | ('setosa', 1) |            4.9 |           3   |            1.4 |           0.2 |
	 | ('setosa', 2) |            4.7 |           3.2 |            1.3 |           0.2 |
	 | ('setosa', 3) |            4.6 |           3.1 |            1.5 |           0.2 |
	 | ('setosa', 4) |            5   |           3.6 |            1.4 |           0.2 |

 

2. Excel로 읽거나 쓰기

# 쓰기
merged.to_excel('merged_example.xlsx')

# 읽기
merged = pd.read_excel('merged_example.xlsx', engine='openpyxl', index_col=[0,1])