如何在Pandas数据框架中添加标题行

方法1：从CSV文件中创建一个数据框架并创建行头

在读取数据并将其存储在数据框中，或创建一个新的数据框时，可以通过使用 read_csv() 方法的 names 属性来指定列名。Names属性包含一个数组，按顺序为数据框架的每一列命名。数组的长度等同于这个框架结构的长度。

# pandas package is required
import pandas as pd
# converting csv file to data frame
data_frame = pd.read_csv("test.txt", sep='\t',
                         names=['Name', 'Age', 'Profession'])
# printing data frame
print("Data frame")
print(data_frame)
# printing row header
print("Row header")
print(list(data_frame.columns))
我们也可以指定header=none作为read_csv()方法的一个属性，以后需要时再明确地给列命名。
# pandas package is required
import pandas as pd
# declaring a data frame  with three rowsand three columns
data_frame = pd.read_csv("test.txt")
# printing data frame
print("Original Data frame")
print(data_frame)
# adding column names
data_frame_new = pd.read_csv("test.txt", names=['A', 'B', 'C'])
print("New Data frame")
print(data_frame_new)
# printing row header
print("Row header")
print(list(data_frame_new.columns))
最初，在CSV文件没有任何行头的情况下，行是由从0开始的索引号来编号的。
方法2：在Python本身中创建数据框并创建行头
我们可以通过首先创建一个多维数组，然后通过pandas.DataFrame()方法将其转换为一个数据框架，从而创建一个具有特定行数和列数的数据框架。columns参数用于指定行头或列名。它包含一个列值的数组，其长度等于数据框架中的列数。
# pandas package is required
import pandas as pd
# declaring a data frame  with three rowsand three columns
data = [['Mallika', 23, 'Student'], [
    'Yash', 25, 'Tutor'], ['Abc', 14, 'Clerk']]
# creating a pandas data frame
data_frame = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'Profession'])
# printing data frame
print("Data frame")
print(data_frame)
# printing row header
print("Row header")
print(list(data_frame.columns))
            
Pandas DataFrame类
在Pandas的指定列上做一个梯度颜色映射用Python Pandas操纵数据框架合并两个具有相同列名的数据框架通过匹配的ID号合并两个Pandas数据框Pandas 嵌套字典到多指标数据框架Python中的pandas.concat()函数Pandas Dataframe.to_numpy() - 将数据框架转换为Numpy数组Pandas - 查找两个数据帧之间的差异Pandas - 对数据框架进行Groupby值计数Pandas - 合并两个具有不同列的数据框架Python 使用Pandas.drop()从DataFrame中删除行/列Python Pandas dataframe.add()Python Pandas dataframe.aggregation()Python Pandas dataframe.all()Python Pandas DataFrame.axesPython Pandas dataframe.bfill()Python Pandas DataFrame.blockPython Pandas dataframe.clip()Python Pandas dataframe.clip_lower()Python Pandas dataframe.clip_upper()Python Pandas DataFrame.columnsPython Pandas dataframe.corrwith()Python Pandas dataframe.count()Python Pandas dataframe.cummax()Python Pandas dataframe.cummin()Python Pandas dataframe.cumprod()Python Pandas dataframe.cumsum()Python Pandas dataframe.diff()使用applymap()突出显示Pandas DataFrame的特定列在Pandas Dataframe中把负值标为红色，正值标为黑色如何在Pandas数据框架中添加标题行如何在Pandas中计算滚动中位数如何在Pandas中计算加权平均数如何在Pandas中结合Groupby和多个聚合函数如何在Python Pandas中结合两个数据框架如何用Pandas比较两个数据帧如何在Pandas数据框架中把浮点数转换成字符串如何用Pandas stack()将宽幅数据框转换为整齐的数据框？如何计算Pandas数据框架列的不同值如何计算Pandas数据框架中某一列的NaN出现次数如何使用Pandas在Python中创建透视表如何从Pandas数据框架中创建Boxplot如何从嵌套的XML创建Pandas DataFrame如何在Python数据框架中显示不为零的行和列如何通过索引标签在Pandas DataFrame中删除行如何将Pandas DataFrame导出到CSV文件如何使用Pandas从Excel文件中提取Email列并找出邮件的类型如何在Pandas中基于日期过滤数据框架行如何查找和删除Pandas数据框架中的重复列如何获得Pandas数据框架的描述性统计如何使用Pandas导入excel文件并找到特定的列如何使用Pandas连接具有相同列的数据集并选择一个如何在Pandas中操纵字符串如何使用Pandas绘制数据框架如何漂亮地打印整个Pandas系列或数据框架如何在Python中打印整个Pandas DataFrame如何在Python中打印没有索引的Dataframe如何重命名Pandas数据框架中的多个列标题如何将Pandas Dataframe保存为gzip/zip文件如何选择Pandas数据框架的单列如何按日期对Pandas数据框架进行排序