Pandas 如何给 Pandas DataFrame 添加表头

2024-07-07 07:37| 来源: 网络整理| 查看: 265

在本文中，我们将介绍使用 Pandas 给 DataFrame 添加表头的方法。当我们从外部数据源读取数据时，通常会缺少表头信息。为了更好地进行数据分析和可视化，我们需要添加表头，使数据更加友好和易于理解。

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添加表头方法一：直接赋值

Pandas 中最简单的方法是通过直接赋值给 DataFrame 添加表头。以下是示例代码：

import pandas as pd data = { "column1": [1, 2, 3], "column2": [4, 5, 6] } df = pd.DataFrame(data) df.columns = ["Name", "Value"] print(df)

这里我们创建了一个字典数据结构，其中键名代表列名，值代表数据。然后，我们将字典赋值给 DataFrame，最后使用 columns 属性为 DataFrame 添加表头。

输出结果如下：

Name Value 0 1 4 1 2 5 2 3 6 添加表头方法二：读取数据时添加

另一个添加表头的方法是在读取数据时传递 header 参数。以下是示例代码：

import pandas as pd df = pd.read_csv("data.csv", header=None) df.columns = ["Name", "Value"] print(df)

在这个例子中，我们使用 read_csv 函数从 CSV 文件中读取数据，并传递了 header=None 参数。这表示我们的数据中没有表头信息。最后，我们为 DataFrame 添加了表头。

输出结果如下：

Name Value 0 1 4 1 2 5 2 3 6 添加表头方法三：使用 rename() 函数

另一个添加表头的方法是使用 rename() 函数。这个函数可以用来重命名 DataFrame 中的行或列。以下是示例代码：

import pandas as pd data = { 0: [1, 2, 3], 1: [4, 5, 6] } df = pd.DataFrame(data) df = df.rename(columns={0: "Name", 1: "Value"}) print(df)

在这个例子中，我们创建了一个字典数据结构，并使用它创建了 DataFrame。然后，我们使用 rename() 函数为 DataFrame 的列添加表头。

输出结果如下：

Name Value 0 1 4 1 2 5 2 3 6 总结

以上是使用 Pandas 添加表头的三种方法：直接赋值、读取数据时添加和使用 rename() 函数。这些技巧可以帮助我们更好地理解数据，更好地进行数据分析和可视化。

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