如何向Pandas Dataframe添加标题行？

Pandas是一个高性能数据分析库，经常被用于处理数据、文件和数据表格。如果你在使用Pandas进行数据操作，可能会遇到需要添加标题行的情况。那么，如何向Pandas DataFrame添加标题行呢？

更多Pandas相关文章，请阅读：Pandas 教程

准备数据

为了方便演示，我们先准备一些示例数据，创建一个包含4行3列随机数字的DataFrame:

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.rand(4, 3))

# 显示DataFrame
print(df)

输出：

          0         1         2
0  0.612557  0.960905  0.002576
1  0.065852  0.702933  0.589009
2  0.972186  0.316929  0.287806
3  0.315180  0.121644  0.171507

添加标题行

要向DataFrame添加标题行，可以使用rename方法。通过设置columns参数，我们可以将列名设置为标题行：

# 添加标题行
df = df.rename(columns={0: "A", 1: "B", 2: "C"})

# 显示DataFrame
print(df)

输出：

          A         B         C
0  0.612557  0.960905  0.002576
1  0.065852  0.702933  0.589009
2  0.972186  0.316929  0.287806
3  0.315180  0.121644  0.171507

上面的代码中，我们通过字典的方式将列名变量与新名称对应。在本例中，我们将列名“A”、“B”、“C”分别对应原列名0、1、2，并用它们作为标题行。

使用read_excel方法添加标题行

除了使用rename方法之外，我们还可以在读取Excel文件时添加标题行，可以使用pandas的read_excel()方法。

# 1. 读取Excel文件时添加标题行
df = pd.read_excel('sample.xlsx', skiprows=[0], names=['A', 'B', 'C'])

# 2. 显示DataFrame
print(df)

上述代码的作用是从Excel文件中读取数据，并跳过文件的第一行（即数据行），同时使用names参数向DataFrame添加标题行。其中，skiprows参数用于告诉Pandas要跳过Excel文件的哪些行。

使用read_excel函数添加标题行，一般会比使用rename函数添加标题行简单，因为前者只需要一行代码即可解决问题。

结论

以上，我们列出了两种向Pandas DataFrame添加标题行的方法。无论你选择哪一种方法，都可以轻松地实现该任务。如果你对Pandas的操作还不是很了解，那么我们建议你多研究一下，因为Pandas是一种十分受欢迎的数据处理工具，能够大大提高数据分析的效率。