pd.read_clipboardを使用して複数レベルの列を指定しますか？

ここで別の質問からいくつかのデータです：私は、最初の列は、実際にインデックスされ、最初の2行は、マルチレベルの列場所として扱われるように、このデータで読みたいpd.read_clipboardを使用して複数レベルの列を指定しますか？

main Meas1  Meas2 Meas3 Meas4 Meas5 
sublvl Value  Value Value Value Value  
count 7.000000 1.0 1.0  582.00 97.000000  
mean 30  37.0 26.0 33.03 16.635350

は、 MeasXが第1レベル、Valueが第2レベルです。

pd.read_clipboardを使ってどうすればいいですか？

マイpd.read_clipboardシリーズ：

出典

2017-08-21 cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ

In [17]: pd.read_clipboard(sep='\s+', index_col=[0], header=[0,1]) 
Out[17]: 
main Meas1 Meas2 Meas3 Meas4  Meas5 
sublvl Value Value Value Value  Value 
count 7.0 1.0 1.0 582.00 97.00000 
mean 30.0 37.0 26.0 33.03 16.63535

出典

2017-08-21 15:17:29 unutbu

この回答について私が本当に驚いたのは、私がそれにどれくらい近づいたかということです： 'pd.read_clipboard（index = [0]、header = [1,2]）' –

、2] 'MultiIndexを返しません... – unutbu

おそらく' index_col'の代わりに 'index'のような他のダムの間違いのせいで、sep ...などを指定していないので、私は学ぶべきことがたくさんあります。 –

pd.read_clipboardを使用して複数レベルの列を指定しますか？

答えて

関連する問題