使用 xlsxwriter 制作工作表时如何保留数据框的原始多索引标头？

Question

我的输入是一个数据框，我需要将其保存在 Excel 中作为表格。 https://xlsxwriter.readthedocs.io/working_with_tables.html

import pandas as pd

columns = pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], ['x', 'y', 'z']])
df = pd.DataFrame(np.arange(1, len(columns)*5+1).reshape(-1, len(columns)), index=range(5), columns=columns)

print(df)

    A           B        
    x   y   z   x   y   z
0   1   2   3   4   5   6
1   7   8   9  10  11  12
2  13  14  15  16  17  18
3  19  20  21  22  23  24
4  25  26  27  28  29  30

row = df.shape[0]
col = df.shape[1]

with pd.ExcelWriter('final_template.xlsx', engine='xlsxwriter') as writer:
    df.to_excel(writer)
    writer.sheets['Sheet1'].add_table(1, 1, row+2, col, {'autofilter': True})
    writer.sheets['Sheet1'].autofit()

代码工作正常，除了一件事之外，即不保留列名称。

你能告诉我如何解决这个问题吗？我需要

['x', 'y', 'z'], ...

而不是

['column1', ...]

。

我的实际 Excel 文件如下所示：

我发现一篇文章解释了如何做到这一点，但使用的示例不是多重索引。 https://xlsxwriter.readthedocs.io/working_with_pandas.html#adding-a-dataframe-to-a-worksheet-table

Answer 1

这是将数据帧标头添加到带有清理标头的表中的基本选项

import numpy as np
import pandas as pd
import re

columns = pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], ['x', 'y', 'z']])
df = pd.DataFrame(np.arange(1, len(columns) * 5 + 1).reshape(-1, len(columns)), index=range(5), columns=columns)

row = df.shape[0]
col = df.shape[1]


with pd.ExcelWriter('final_template.xlsx', engine='xlsxwriter') as writer:
    df.to_excel(writer)
    
    column_headers = [{'header': re.subn("'|\(|\)|,| ", "", str(c))[0]} for c in df.columns]
    writer.sheets['Sheet1'].add_table(1, 1, row + 2, col, {'columns': column_headers, 'autofilter': True})

    writer.sheets['Sheet1'].autofit()