pandas导出带多级列索引的DataFrame到Excel时如何去除行索引

问题说明 #

pandas导出DataFrame为CSV/Excel文件时，默认会在首列写入行索引，常规场景下传入index=False参数即可关闭行索引导出。但当DataFrame使用多级列索引（MultiIndex columns）时，低版本pandas会直接抛出如下报错：

NotImplementedError: Writing to Excel with MultiIndex columns and no index ('index'=False) is not yet implemented.

测试用示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

col = pd.MultiIndex.from_arrays([['one', 'one', 'one', 'two', 'two', 'two'],
                                ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c']])
data = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 6), columns=col)
data.to_excel('test.xlsx')

默认导出的文件会存在首列多余行索引、表头区域错位、表头和数据之间多空行的问题，目标是保留原多级列名结构，删除整列行索引，清理错位的多余内容。

注：如果是导出CSV格式，所有pandas版本都原生支持多级列索引+index=False的组合，不会抛出上述报错，直接使用即可。

可用方案 #

方案1：升级pandas（最简便） #

pandas 1.4.0及以上正式版本已经修复了这个bug，直接传入index=False即可正常导出，不需要额外处理：

#  pandas版本 >=1.4.0 可用
data.to_excel('test_fixed.xlsx', index=False)

导出的文件会自动对齐多级表头，无多余行索引列，也不会出现错位、空行问题。

方案2：导出后用openpyxl轻量后处理（兼容低版本pandas） #

如果环境无法升级pandas，可以先按默认逻辑导出文件，再通过openpyxl加载文件做简单修正即可，原有多级表头的合并结构会完整保留：

from openpyxl import load_workbook

# 先按默认参数导出文件
data.to_excel('test_fixed.xlsx')

# 加载文件做后处理
wb = load_workbook('test_fixed.xlsx')
ws = wb.active
# 删除第1列（存放行索引的A列）
ws.delete_cols(1)
# 检查第三行如果全为空（老版本pandas导出生成的多余空行），就删除这行
if all([cell.value is None for cell in ws[3]]):
    ws.delete_rows(3, 1)
wb.save('test_fixed.xlsx')

这个方案改动量极小，导出效果和pandas新版本原生导出完全一致。

方案3：手动写入内容（完全可控，无兼容问题） #

如果需要完全规避pandas导出逻辑的bug，可以手动构造表头、写入数据，灵活度最高：

from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()
ws = wb.active

# 逐行写入多级表头
ws.append(col.get_level_values(0).tolist()) # 写入第一级列名
ws.append(col.get_level_values(1).tolist()) # 写入第二级列名

# 写入所有数据行，跳过行索引
for row in data.itertuples(index=False, name=None):
    ws.append(row)

# 合并第一级表头的相同单元格，还原pandas默认的合并展示效果
ws.merge_cells('A1:C1') # 对应列名"one"的合并区域
ws.merge_cells('D1:F1') # 对应列名"two"的合并区域

wb.save('test_fixed.xlsx')

这个方案不依赖pandas的Excel导出逻辑，所有版本都能正常运行，还可以按需自定义表头样式、单元格格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者wen tse yang