Python 如何將標題行新增到 Pandas DataFrame

woff

通過直接在 dataframe 方法中傳遞標題行來新增標題行
使用 dataframe.columns 新增標題行
新增標頭而不替換當前標頭
讀取 csv 檔案時，將 header 行新增到 dataframe 中

我們將介紹在 pandas 的 dataframe 中新增標題行的方法，以及直接在 dataframe 中傳遞 names 或通過將列表中的列名直接分配給 dataframe.columns 方法的選項。


我們還將介紹 Pandas 的 dataframe 新增標頭，而不替換當前標頭。換句話說，我們將當前標頭向下移動，並將其新增到 dataframe 中作為另一條記錄。

我們還將看一下在讀取 csv 檔案時如何向 pandas.dataframe 新增標題行的例子。

通過直接在 dataframe 方法中傳遞標題行來新增標題行
我們將使用 columns 引數將 header 直接傳遞給 dataframe。


考慮以下程式碼：

1. # python 3.x
   
2. import pandas as pd
   
3. import numpy as np
   
4. df = pd.DataFrame(
   
5.     data=np.random.randint(
   
6.         0, 10, (6,4)),
   
7.     columns =["a", "b", "c", "d"])
   
8. print(df)

複製代碼

輸出：

1.    a  b  c  d
   
2. 0  4  4  4  0
   
3. 1  8  1  2  5
   
4. 2  3  0  4  3
   
5. 3  3  7  2  4
   
6. 4  8  3  1  8
   
7. 5  6  7  5  9

複製代碼

使用 dataframe.columns 新增標題行
我們還可以使用 dataframe.columns 將標題行新增到 dataframe 中。

考慮以下程式碼：

1. # python 3.x
   
2. import pandas as pd
   
3. import numpy as np
   
4. df = pd.DataFrame(
   
5.     data=np.random.randint(
   
6.         0, 10, (6,4)))
   
7. df.columns=["a", "b", "c", "d"]
   
8. print(df)

複製代碼

輸出：

1.    a  b  c  d
   
2. 0  5  2  6  7
   
3. 1  4  5  9  0
   
4. 2  8  3  0  4
   
5. 3  6  3  1  1
   
6. 4  9  3  4  8
   
7. 5  7  5  0  6

複製代碼

新增標頭而不替換當前標頭
另一種選擇是將標題行新增為列索引的附加級別，以使其成為 MultiIndex。當我們需要為列增加一層資訊時，此方法很有用。

考慮以下程式碼：

1. # python 3.x
   
2. import pandas as pd
   
3. import numpy as np
   
4. df = pd.DataFrame(
   
5.     data=np.random.randint(
   
6.         0, 10, (6,4)),
   
7.     columns=["a", "b", "c", "d"])
   
8. df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(
   
9.     zip(['A', 'B','C', 'D'],
   
10.         df.columns))
    
11. print(df)

複製代碼

輸出：

1.    A  B  C  D
   
2.    a  b  c  d
   
3. 0  2  6  4  6
   
4. 1  5  0  5  1
   
5. 2  9  6  6  1
   
6. 3  8  9  7  4
   
7. 4  6  5  6  6
   
8. 5  3  9  1  5

複製代碼

讀取 csv 檔案時，將 header 行新增到 dataframe 中
我們可以直接在 read_csv 中使用 names，或者如果檔案沒有標題，可以顯式設定 header = None。

考慮以下程式碼：

1. # python 3.x
   
2. import pandas as pd
   
3. import numpy as np
   
4. df = pd.Cov = pd.read_csv(
   
5.     "path/to/file.csv",
   
6.      names=["a", "b", "c", "d"])

複製代碼

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