Cómo añadir una fila de encabezamiento a un Pandas DataFrame

Asad Riaz 30 enero 2023
  1. Añade la fila del header pasándola directamente en el método del DataFrame
  2. Añade la fila header usando el argumento dataframe.columns
  3. header añadiendo sin reemplazar el header actual
  4. Añadir la fila de header añadiendo al DataFrame cuando se leen los archivos csv
Cómo añadir una fila de encabezamiento a un Pandas DataFrame

Introduciremos el método para añadir una fila de encabezamiento a un pandas DataFrame, y opciones como pasar names directamente en el DataFrame o asignando directamente los nombres de las columnas en una lista al método dataframe.columns.

También introduciremos el DataFrame de los pandas para añadir la cabecera sin reemplazar la actual. En otras palabras, simplemente desplazaremos la cabecera actual hacia abajo y la añadiremos al DataFrame como otro registro.

También veremos el ejemplo de cómo añadir una fila de encabezamiento a un DataFrame mientras se leen los archivos csv.

Añade la fila del header pasándola directamente en el método del DataFrame

Pasaremos el header directamente al DataFrame usando el argumento de las columns.

Considera el siguiente código:

# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(data=np.random.randint(0, 10, (6, 4)), columns=["a", "b", "c", "d"])
print(df)

Producción :

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

Añade la fila header usando el argumento dataframe.columns

También podemos añadir la fila de header al DataFrame usando dataframe.columns.

Considera el siguiente código:

# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(data=np.random.randint(0, 10, (6, 4)))
df.columns = ["a", "b", "c", "d"]
print(df)

Producción :

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

header añadiendo sin reemplazar el header actual

Otra opción es añadir la fila de encabezamiento como un nivel adicional del índice de columnas, para convertirlo en un Multiíndice. Este enfoque es útil cuando necesitamos una capa adicional de información para las columnas.

Considere el siguiente código:

# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(data=np.random.randint(0, 10, (6, 4)), columns=["a", "b", "c", "d"])
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(zip(["A", "B", "C", "D"], df.columns))
print(df)

Producción :

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

Añadir la fila de header añadiendo al DataFrame cuando se leen los archivos csv

Podemos usar names directamente en el read_csv o podemos poner header=None explícitamente si un archivo no tiene cabecera.

Considera el siguiente código:

# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.Cov = pd.read_csv("path/to/file.csv", sep="\t", names=["a", "b", "c", "d"])

Artículo relacionado - Pandas DataFrame