Pandas Dataframe header hinzufügen ohne ersetzen aktuelle header
Wie kann ich einen header hinzufügen, um ein DF ohne Austausch von aktuellen ein? In anderen Worten, ich will einfach nur eine Verschiebung der aktuellen Kopf nach unten und fügen Sie Sie dem dataframe wie ein anderer Datensatz.
*sekundäre Frage: Wie füge ich Tabellen (Beispiel dataframe) zu stackoverflow-Frage?
Habe ich diese (Hinweis: Kopf-und wie es ist gerade hinzu, als eine Zeile:
0.213231 0.314544
0 -0.952928 -0.624646
1 -1.020950 -0.883333
Brauche ich diese (alle anderen Datensätze werden nach unten verschoben und ein neuer Datensatz Hinzugefügt wird)
(auch: ich konnte nicht Lesen Sie die csv richtig, denn ich bin mit s3_text_adapter für den import und ich konnte nicht herausfinden, wie man ein argument ignoriert, dass header-ähnlich wie pandas read_csv):
A B
0 0.213231 0.314544
1 -1.020950 -0.883333
- re Tabellen, Sie können einfach kopieren und fügen Sie den text repr, dann stellen Sie sicher, markieren und STRG+K / Spiegelstrich 4 Räume (steckt Sie in die code-Formatierung).
- Was ist s3_text_adapter und wie verwenden Sie es? Es sollte ein header=Keine option...
- docs.continuum.io/iopro/TextAdapter.html
- du hattest absolut Recht. Ich ging zurück und überprüft, und festgestellt, dass field_names=False funktioniert der trick. Nochmals vielen Dank !
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Eine weitere option ist das hinzufügen eine zusätzliche Ebene der Spalte index, die machen es zu einem MultiIndex:
Dies hat den Vorteil, halten die richtige dtypes für den DataFrame, so können Sie immer noch die schnelle und richtige Berechnungen auf Ihrem DataFrame, und ermöglicht Ihnen den Zugang durch den alten und den neuen Spaltennamen.
.
Vollständigkeit halber, hier ist DSM (Antwort gelöscht), so dass die Spalten eine Zeile, die, wie bereits erwähnt, ist in der Regel nicht eine gute Idee:
Beachten Sie, dass die dtype kann sich ändern (wenn diese Spaltennamen anstatt der richtigen Werte) wie in diesem Fall... so vorsichtig sein, wenn Sie tatsächlich planen, jede Arbeit zu tun, da wird es wahrscheinlich langsamer und kann sogar zu scheitern:
, Wenn die Spaltennamen sind eigentlich eine Zeile geirrt hat, als eine Kopfzeile, dann sollten Sie dies korrigieren, auf das Lesen in den Daten (z.B.
read_csv
verwendenheader=None
).df.T.reset_index().T
aber Sie sollten darüber nachdenken, warum Sie wollen würde, zu tun.pd.MultiIndex.from_tuples()
so, dass ich in der Lage bin, um meine drucken Daten-frame an einexls
- Datei?