如何将标题行添加到 Pandas DataFrame
Asad Riaz
2023年1月30日
2020年3月28日
- 通过直接在 dataframe 方法中传递标题行来添加标题行
-
使用
dataframe.columns添加标题行 - 添加标头而不替换当前标头
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读取 csv 文件时，将
header行添加到DataFrame中
我们将介绍在 pandas 的 dataframe 中添加标题行的方法，以及直接在 dataframe 中传递 names 或通过将列表中的列名直接分配给 dataframe.columns 方法的选项。
我们还将介绍 Pandas 的 DataFrame 添加标头，而不替换当前标头。换句话说，我们将当前标头向下移动，并将其添加到 DataFrame 中作为另一条记录。
我们还将看一下在读取 csv 文件时如何向 pandas.dataframe 添加标题行的例子。
通过直接在 dataframe 方法中传递标题行来添加标题行
我们将使用 columns 参数将 header 直接传递给 DataFrame。
考虑以下代码：
# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
data=np.random.randint(
0, 10, (6,4)),
columns =["a", "b", "c", "d"])
print(df)
输出：
a b c d
0 4 4 4 0
1 8 1 2 5
2 3 0 4 3
3 3 7 2 4
4 8 3 1 8
5 6 7 5 9
使用 dataframe.columns 添加标题行
我们还可以使用 dataframe.columns 将标题行添加到 DataFrame 中。
考虑以下代码：
# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
data=np.random.randint(
0, 10, (6,4)))
df.columns=["a", "b", "c", "d"]
print(df)
输出：
a b c d
0 5 2 6 7
1 4 5 9 0
2 8 3 0 4
3 6 3 1 1
4 9 3 4 8
5 7 5 0 6
添加标头而不替换当前标头
另一种选择是将标题行添加为列索引的附加级别，以使其成为 MultiIndex。当我们需要为列增加一层信息时，此方法很有用。
考虑以下代码：
# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
data=np.random.randint(
0, 10, (6,4)),
columns=["a", "b", "c", "d"])
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(
zip(['A', 'B','C', 'D'],
df.columns))
print(df)
输出：
A B C D
a b c d
0 2 6 4 6
1 5 0 5 1
2 9 6 6 1
3 8 9 7 4
4 6 5 6 6
5 3 9 1 5
读取 csv 文件时，将 header 行添加到 DataFrame 中
我们可以直接在 read_csv 中使用 names，或者如果文件没有标题，可以显式设置 header = None。
考虑以下代码：
# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.Cov = pd.read_csv(
"path/to/file.csv",
sep='\t',
names=["a", "b", "c", "d"])