在 Pandas 数据框中将列标题转换为第一行，将行标题转换为第一列答案

【问题标题】：Turn the column headers into the first row and row headers into the first column in Pandas dataframe在 Pandas 数据框中将列标题转换为第一行，将行标题转换为第一列
【发布时间】：2018-11-13 22:02:35
【问题描述】：

我有一个如下所示的数据框：

123  345   456   789
987  876   765   543
...  ...   ...   ...

但是当它们实际上是值时，顶行和最左边的列被视为标题。有没有办法将它们向下/向右移动并用默认索引替换它们？

编辑：我已经考虑过设置 header=None，但这不是一个选项。数据框是通过 read_excel 创建的，但程序的许多部分已经使用 .loc 等并直接引用要删除的标头名称。

【问题讨论】：

这个数据框是如何以这种明显错误的方式创建的？您是否将数据导入数据框中？你对它的创建方式有影响吗？没有标题的数据在放入数据帧时应该已经被处理。
在读取文件pd.read_csv(..., header=None) 时应该解决这个问题。也就是说，重置index 很容易df.reset_index()。这些列有点烦人df.T.reset_index().T。但是，如果您真的需要两者，那么您需要解决导致的第一个位置的内容。意思是，数据框的左上角没有值。我想你需要一个minimal reproducible example

标签： python pandas dataframe indexing

【解决方案1】：

对于您的解决方案，您可以转移它。但是，如果您正在从任何 csv 文件中读取数据，则在读取时可以考虑不使用 header(header = None)

    345 456 789
123         
987 876 765 543

df.reset_index().T.reset_index().T

输出：

         0  1   2   3
index   123 345 456 789
0       987 876 765 543


pd.read_csv('data.csv',header=None)

输出：

    0   1   2   3
0   123 345 456 789
1   987 876 765 543

【讨论】：

【解决方案2】：

使用参数index_col=[0]，默认第一行转换为列名，所以不需要参数：

import pandas as pd

temp=u"""123;345;456;789
987;876;765;543"""
#after testing replace 'pd.compat.StringIO(temp)' to 'filename.csv'
df = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(temp), sep=";", index_col=[0])

print (df)
     345  456  789
123               
987  876  765  543

如果输入数据是没有标头的DataFrame：

print (df)
     0    1    2    3
0  123  345  456  789
1  987  876  765  543

#set first row to columns
df.columns = df.iloc[0]
#remove first row from data and remove columns name
df = df.iloc[1:].rename_axis(None, axis=1)
#set index by first column
df = df.set_index(df.columns[0])
print (df)
     345  456  789
123               
987  876  765  543

如果数据中可能存在相同类型的值，请使用 numpy 和索引：

arr = df.values
df = pd.DataFrame(arr[1:,1:], index=arr[1:,0], columns=arr[0,1:])
df.index.name = arr[0,0]
print (df)
     345  456  789
123               
987  876  765  543

【讨论】：

【解决方案3】：

数据框的创建似乎存在问题。数据框是如何创建的？您很可能可以通过创作解决您的问题

但是，如果这不是一个选项，请尝试以下方法： pandas.DataFrame.reset_index() 是你想要的。至于列名，只需使用pandas.DataFrame.append() 和df.columns 作为参数（其中df 是您的数据框）将它们添加为常规行，然后重命名列。

【讨论】：