Unnamed: 1    Unnamed: 2   Unnamed: 3  Unnamed: 4
0   Sample Number  Group Number  Sample Name  Group Name
1             1.0           1.0          s_1         g_1
2             2.0           1.0          s_2         g_1
3             3.0           1.0          s_3         g_1
4             4.0           2.0          s_4         g_2
我正在寻找一种方法来删除标题行，并使第一行成为新的标题行，所以新的数据框架看起来像这样。
    Sample Number  Group Number  Sample Name  Group Name
0             1.0           1.0          s_1         g_1
1             2.0           1.0          s_2         g_1
2             3.0           1.0          s_3         g_1
3             4.0           2.0          s_4         g_2
我已经尝试了一些东西，沿着if 'Unnamed' in df.columns:的思路，然后使数据框架没有标题df.to_csv(newformat,header=False,index=False)，但我似乎没有任何进展。
    
python
pandas
header
row
Jeremy G
发布于 2015-07-10
11 个回答
rgalbo
发布于 2020-07-20
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new_header = df.iloc[0] #grab the first row for the header
df = df[1:] #take the data less the header row
df.columns = new_header #set the header row as the df header
    
Pete：
当我这样做的时候，0索引也成为了标题的一部分。有什么方法可以从我的标题行中删除0索引吗？
rgalbo：
@Pete 你从df.columns得到的输出是什么？
JoeCondron
发布于 2020-07-20
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数据框架可以通过以下方式进行改变
df.columns = df.iloc[0]
df = df[1:]
df.to_csv(path, index=False) 
Should do the trick. 
    
Ad Infinitum：
这是一个更好的答案，因为这里面没有多余的代码（new_header）。
ostrokach
发布于 2020-07-20
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如果你想要一个单行本，你可以做。
df.rename(columns=df.iloc[0]).drop(df.index[0])
    
z33k：
如果你不想让你的索引缺失什么，就把它变成df.rename(columns=df.iloc[0]).drop(df.index[0]).reset_index(drop=True)。
Marc Steffen：
在我把它变成两行字后，确实起作用了 ' df.rename(columns=df.iloc[0, :], inplace=True) df.drop(df.index[0], inplace=True)
ijoel92
发布于 2020-07-20
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另一个使用Python交换的单行线。
df, df.columns = df[1:] , df.iloc[0]
This won't reset the index
虽然，反过来也不会有预期的效果df.columns, df = df.iloc[0], df[1:]。
    
Aman Bagrecha：
赋值是如何进行的？是先分配df还是先分配df.columns？
ijoel92：
这个答案很好地解释了这一点stackoverflow.com/a/34171485/11808854
GoPackGo
发布于 2020-07-20
0 人赞同

@ostrokach的回答是最好的。  最有可能的是，你想在对数据框架的任何引用中保持这一点，因此将从inplace = True中受益。

    df.rename(columns=df.iloc[0], inplace = True)
df.drop([0], inplace = True)
    
Alex P. Miller
发布于 2020-07-20
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这里有一个简单的技巧，可以 "就地 "定义列索引。因为set_index设置row我们可以通过转置数据框，设置索引，然后再转回，对列做同样的事情。
df = df.T.set_index(0).T
注意，如果你的行已经有了不同的索引，你可能必须改变0中的set_index(0)。
    
Ransaka Ravihara
发布于 2020-07-20
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另外，我们也可以在用pandas读取文件时这样做。
这种情况下，我们可以使用。
pd.read_csv('file_path',skiprows=1)
读取文件时，这将跳过第一行，并将该列设置为文件的第二行。
    
Anthony：
这并不能解决这个问题。第二行的值不应该是标题值。事实上，这基本上是解决方案的反面。如果skiprows=-1会导致第一行被用作页眉，这将是一个解决方案。所接受的解决方案达到了目标。
rra
发布于 2020-07-20
0 人赞同

--另一种方法是这样做的
df.columns = df.iloc[0]
df = df.reindex(df.index.drop(0)).reset_index(drop=True)
df.columns.name = None
    Sample Number  Group Number  Sample Name  Group Name
0             1.0           1.0          s_1         g_1
1             2.0           1.0          s_2         g_1
2             3.0           1.0          s_3         g_1
3             4.0           2.0          s_4         g_2
如果你喜欢它，请点击向上箭头。谢谢
    
Fazley Rafy
发布于 2020-07-20
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header = table_df.iloc[0]
table_df.drop([0], axis =0, inplace=True)
table_df.reset_index(drop=True)
table_df.columns = header
table_df
    
vsync：
请补充说明
Moritz Gruenwald
发布于 2020-07-20
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出于某种原因，我不得不这样做。
df.columns = [*df.iloc[0]]
df = table[1:]
我将列表分割成的部分看起来是多余的，但除此之外，标题仍然作为实际表格的一部分出现。
    
yanger rai
发布于 2020-07-20
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最佳做法和Best OneLiner:
df.to_csv(newformat,header=1)