熊猫头的第一行答案

【问题标题】：First row to header with pandas熊猫头的第一行
【发布时间】：2020-07-09 06:52:01
【问题描述】：

我有以下熊猫数据框df：

import pandas as pd
from io import StringIO
s = '''\
"Unnamed: 0","Unnamed: 1"   
Objet,"Unités vendues"  
Chaise,3
Table,2
Tabouret,1
'''
df = pd.read_csv(StringIO(s))

看起来像：

  Unnamed: 0     Unnamed: 1
0      Objet  Unités vendues
1     Chaise                 3
2      Table                 2
3   Tabouret                 1

我的目标是将第一行作为标题。

我用：

headers = df.iloc[0]
df.columns = [headers]

但是，“0”出现在索引列名中（这是正常的，因为这个0在第一行）。

0          Objet Unités vendues 
1         Chaise              3 
2          Table              2

我尝试以多种方式删除它，但没有任何效果：

del df.index.name 和 this post 都不是

df.columns.name = None 和 this post 或 this one 都不是（情况相同）

我怎样才能得到这个预期的输出：

           Objet Unités vendues 
1         Chaise              3 
2          Table              2

【问题讨论】：

df = df.rename_axis(None)
stackoverflow.com/questions/29765548/… 这可能就是你要找的东西

标签： python python-3.x pandas header

【解决方案1】：

首先在加载表格时如何定义它？

pd.read_csv('filename', header = 1)

否则我猜你可以这样做：

df.drop('0', axis = 1)

【讨论】：

当您在单独的文件或数组中拥有名称时，这并不容易。

【解决方案2】：

将我的数据放在 U 中，将列名放在 Un 中，我想出了这个算法。如果你可以缩短它，请这样做。

U = pd.read_csv('U.csv', header = None) #.to_numpy()
Un = pd.read_csv('namesU.csv', header=None).T # Read your names csv, in my case they are in one column
Un = Un.append(U) # append the data U to the names
Un.reset_index(inplace=True, drop=True) # reset the index and drop the old one, so you don't have duplicated indices
Un.columns = [Un.iloc[0]] # take the names from the first row
Un.drop(index=0, inplace=True) # drop the first row
Un.reset_index(inplace=True, drop=True) # Return the index counter to start from 0

另一种选择：

Un = pd.read_csv('namesY.csv', header=None) # Read your names csv, in my case they are in one column
Un = list( Un[0] ) 
Un = pd.DataFrame(U, columns=[Un])

【讨论】：

【解决方案3】：

使用skiprows 参数为我完成了这项工作：即skiprows=N 其中N = 要跳过的行数（在上面的示例中为 1），所以：

df = pd.read_csv('filename', skiprows=1)

【讨论】：