将Pandas DataFrame的行转换为列标题,

Question

我必须处理的数据有点乱.它的数据中包含头名.如何从现有的pandas数据框中选择一行并将其(重命名为)列标题？

我想做的事情如下:

header = df[df['old_header_name1'] == 'new_header_name1']

df.columns = header

Answer 1

In [21]: df = pd.DataFrame([(1,2,3), ('foo','bar','baz'), (4,5,6)])

In [22]: df
Out[22]: 
     0    1    2
0    1    2    3
1  foo  bar  baz
2    4    5    6

将列标签设置为等于第2行(索引位置1)中的值:

In [23]: df.columns = df.iloc[1]

放下第二行:

In [24]: df.drop(df.index[1])
Out[24]: 
1 foo bar baz
0   1   2   3
2   4   5   6

Answer 2

这是有效的(pandas v'0.19.2'):

df.rename(columns=df.iloc[0])

Answer 3

重新创建数据框会更容易。这也将从头开始解释列类型。

headers = df.iloc[0]
new_df  = pd.DataFrame(df.values[1:], columns=headers)

Answer 4

要重命名标头而不重新分配 df：

df.rename(columns=df.iloc[0], inplace = True)

要删除该行而不重新分配 df：

df.drop(df.index[0], inplace = True)

Answer 5

您可以通过表示.csv的参数在read_csv或read_html构造函数中指定行索引。这样做的好处是可以自动删除所有前面应该是垃圾的行。headerRow number(s) to use as the column names, and the start of the data

import pandas as pd
from io import StringIO

In[1]
    csv = '''junk1, junk2, junk3, junk4, junk5
    junk1, junk2, junk3, junk4, junk5
    pears, apples, lemons, plums, other
    40, 50, 61, 72, 85
    '''

    df = pd.read_csv(StringIO(csv), header=2)
    print(df)

Out[1]
       pears   apples   lemons   plums   other
    0     40       50       61      72      85