如何使用Pandas将DataFrame列的name属性写入Excel？

针对你遇到的问题——使用df.to_excel()时，索引的name（class1）能正常写入，但列的name（class2）无法导出到Excel，这里提供两种可行的解决方案：

方法一：手动写入列名标题（保留原DataFrame结构） #

通过ExcelWriter直接操作工作表，先写入列的name到指定单元格，再从下一行开始写入DataFrame，既能保留原数据结构，又能完整导出索引名和列名：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]})
df.index.name = 'class1'
df.columns.name = 'class2'

with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:
    # 获取工作表对象
    worksheet = writer.sheets['Sheet1']
    # 将列的name写入A1单元格
    worksheet.write('A1', df.columns.name)
    # 从第2行（索引为1）开始写入DataFrame，保留索引
    df.to_excel(writer, startrow=1, index=True)

方法二：将列名转为MultiIndex（自动导出列name） #

如果可以接受多级表头的形式，把列的name作为MultiIndex的第一级，to_excel会自动识别并导出这个层级：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]})
df.index.name = 'class1'
df.columns.name = 'class2'

# 把列的name整合为MultiIndex的第一级
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([(df.columns.name, col) for col in df.columns])
# 写入Excel，索引保持开启
df.to_excel('output.xlsx', index=True)

两种方法的区别：

• 方法一更轻量化，不修改原DataFrame结构，适合仅需添加列名标题的场景；
• 方法二会改变列的结构，生成多级表头，适合需要明确层级关系的报表需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3072573