Question

如何在不替换当前标题的情况下向DF添加标题？换句话说，我只想将当前标题向下移动，然后将其作为另一条记录添加到数据帧中。

*第二个问题：如何将表（示例数据帧）添加到stackoverflow问题？

我有这个（注意标题以及如何将其添加为行：

   0.213231  0.314544
0 -0.952928 -0.624646
1 -1.020950 -0.883333

我需要这个（所有其他记录都向下移动并添加新记录）（另外：我无法正确读取csv，因为我正在使用s3_text_adapter进行导入，我无法弄清楚如何使用忽略类似于pandas read_csv的标头的参数）：

       A          B
0  0.213231  0.314544
1 -1.020950 -0.883333

Answer 1

另一种选择是将其添加为列索引的附加级别，以使其成为MultiIndex：

In [11]: df = pd.DataFrame(randn(2, 2), columns=['A', 'B'])

In [12]: df
Out[12]: 
          A         B
0 -0.952928 -0.624646
1 -1.020950 -0.883333

In [13]: df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(zip(['AA', 'BB'], df.columns))

In [14]: df
Out[14]: 
         AA        BB
          A         B
0 -0.952928 -0.624646
1 -1.020950 -0.883333

这样可以保持DataFrame的正确dtypes，因此您仍然可以对DataFrame进行快速正确的计算，并允许您通过新旧列名进行访问。

为了完整性，这里是DSM（删除的答案），使列成为一行，如上所述，这通常不是一个好主意：

In [21]: df_bad_idea = df.T.reset_index().T

In [22]: df_bad_idea
Out[22]: 
              0         1
index         A         B
0     -0.952928 -0.624646
1      -1.02095 -0.883333

注意，dtype可能会改变（如果这些是列名而不是正确的值），就像在这种情况下一样......所以如果你真的打算对此做任何工作要小心，因为它可能会变慢，甚至可能失败：

In [23]: df.sum()
Out[23]: 
A   -1.973878
B   -1.507979
dtype: float64

In [24]: df_bad_idea.sum()  # doh!
Out[24]: Series([], dtype: float64)

如果列名实际上是一行被误认为是标题行，那么您应该在读取数据时更正（例如{{1使用read_csv）。

Answer 2

关键是指定header = None并使用列添加标题：

data = pd.read_csv('file.csv', skiprows=2, header=None ) # skip blank rows if applicable
df = pd.DataFrame(data)
df = df.iloc[ : , [0,1]] # columns 1 and 2
df.columns = ['A','B'] # title

Pandas Dataframe添加标头而不替换当前标头

2 个答案: