Pandas DataFrame 에 헤더 행을 추가하는 방법

  1. dataframe 메소드에서 직접 전달하여 header 행을 추가하십시오
  2.  dataframe.columns 를 사용하여 header 행 추가
  3.  header 를 바꾸지 않고 header 추가
  4.  CSV 파일을 읽을 때 ‘데이터 프레임’에 추가 ‘헤더’행 추가

Pandas dataframe 에 헤더 행을 추가하는 방법과 dataframe 에서 직접 names를 무시하거나 목록의 열 이름을 dataframe.columns 메소드에 직접 할당하는 옵션을 소개합니다.

또한 현재 헤더를 바꾸지 않고 Pandas dataframe추가 헤더를 소개합니다. 다시 말해, 현재 헤더를 아래로 이동 한 다음 다른 레코드로 ‘데이터 프레임’에 추가하면됩니다.

csv 파일을 읽는 동안 ‘헤더 행’을 ‘데이터 프레임’에 추가하는 방법의 예도 살펴 보겠습니다.

dataframe 메소드에서 직접 전달하여 header 행을 추가하십시오

columns 인수를 사용하여 header를 메소드 dataframe에 직접 전달합니다.

다음 코드를 고려하십시오.

# 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)

산출:

   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

 dataframe.columns 를 사용하여 header 행 추가

dataframe.columns 를 사용하여 header행을 dataframe에 추가 할 수도 있습니다.

다음 코드를 고려하십시오.

# 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)

산출:

   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 를 바꾸지 않고 header 추가

또 다른 옵션은 헤더 행을 열 색인의 추가 레벨로 추가하여 다중 색인으로 만드는 것입니다. 이 방법은 열에 대한 추가 정보 계층이 필요할 때 유용합니다.

다음 코드를 고려하십시오.

# 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)

산출:

   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

 CSV 파일을 읽을 때 ‘데이터 프레임’에 추가 ‘헤더’행 추가

read_csv 에서 names 를 직접 사용하거나 파일에 헤더가없는 경우 명시 적으로 header = None 을 설정할 수 있습니다.

다음 코드를 고려하십시오.

# 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"])

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