Como adicionar uma linha de cabeçalho ao pandas dataframe (com exemplos)


Você pode usar um dos três métodos a seguir para adicionar uma linha de cabeçalho a um DataFrame do pandas:

 #add header row when creating DataFrame
df = pd. DataFrame (data=[data_values],
                  columns=[' col1 ', ' col2 ', ' col3 '])

#add header row after creating DataFrame
df = pd. DataFrame (data=[data_values])
df. columns = [' A ', ' B ', ' C ']

#add header row when importing CSV
df = pd. read_csv (' data.csv ', names=[' A ',' B ',' C '])

Os exemplos a seguir mostram como usar cada um desses métodos na prática.

Exemplo 1: Adicionar uma linha de cabeçalho ao criar um DataFrame

O código a seguir mostra como adicionar uma linha de cabeçalho ao criar um DataFrame do pandas:

 import pandas as pd
import numpy as np

#add header row when creating DataFrame 
df = pd. DataFrame (data=np. random . randint (0, 100, (10, 3)),
                  columns =[' A ',' B ',' C '])

#view DataFrame
df

	A B C
0 81 47 82
1 92 71 88
2 61 79 96
3 56 22 68
4 64 66 41
5 98 49 83
6 70 94 11
7 1 6 11
8 55 87 39
9 15 58 67

Exemplo 2: Adicionar uma linha de cabeçalho após criar um DataFrame

O código a seguir mostra como adicionar uma linha de cabeçalho após criar um DataFrame do pandas:

 import pandas as pd
import numpy as np

#createDataFrame
df = pd. DataFrame (data=np. random . randint (0, 100, (10, 3))) 

#add header row to DataFrame
df. columns = [' A ', ' B ', ' C ']

#view DataFrame
df

	A B C
0 81 47 82
1 92 71 88
2 61 79 96
3 56 22 68
4 64 66 41
5 98 49 83
6 70 94 11
7 1 6 11
8 55 87 39
9 15 58 67

Exemplo 3: Adicionar uma linha de cabeçalho ao importar DataFrame

O código a seguir mostra como adicionar uma linha de cabeçalho usando o argumento de nomes ao importar um DataFrame do pandas de um arquivo CSV:

 import pandas as pd
import numpy as np

#import CSV file and specify header row names
df = pd. read_csv (' data.csv ', names=[' A ',' B ',' C '])

#view DataFrame
df

	A B C
0 81 47 82
1 92 71 88
2 61 79 96
3 56 22 68
4 64 66 41
5 98 49 83
6 70 94 11
7 1 6 11
8 55 87 39
9 15 58 67

Relacionado: Como ler arquivos CSV com Pandas

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