Python dataframe添加首行

在Python的Pandas库中，DataFrame是一种二维表格型的数据结构，类似于SQL表。如果你想要给DataFrame添加首行数据，可以使用`loc`、`iloc`或直接赋值的方式。

1. 使用`loc`或`iloc`：

# 创建一个现有的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 添加首行
row_data = {'Column1': 'Value1', 'Column2': 'Value2'}
df = df.loc[[0]] # 使用索引0添加新行，如果索引不存在则追加
df = df.append(row_data, ignore_index=True) # 或者使用append函数，ignore_index确保新行序号从0开始

# 如果你想基于现有列名添加，可以：
row_data = pd.Series(row_data, index=df.columns)
df = df.append(row_data, ignore_index=True)

2. 直接赋值：

# 列名需要匹配已有的列名
new_row = pd.Series(['Value1', 'Value2'], index=['Column1', 'Column2'])
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

在以上操作之后，`df`就会有一个新的首行数据了。

相关问题

Python dataframe添加首列与首行

在Python的pandas库中，DataFrame是一种二维表格型的数据结构，非常适合处理结构化数据。如果你想给DataFrame添加首列或首行，可以按照以下步骤操作：

1. 添加首列（新列）：
- 使用`insert()`函数：例如，假设现有DataFrame名为df，你想添加一列名为'new_column'，你可以这样做：

     df.insert(0, 'new_column', value series)  # 将新的Series插入到索引位置0

- 或者直接赋值：

     df['new_column'] = value  # 如果value是一个列表或其他序列，会自动转换成Series

2. 添加首行（新行）：
- 新行通常表示为字典形式，并使用`loc`、`iloc`或者`set_index`结合`append()`函数：

     new_row = {'column1': value1, 'column2': value2}  # 假设你有列名对应的值
     df = df.append(new_row, ignore_index=True)  # append新行并设置index为默认

- 如果想要保持原顺序，可以先创建一个新的DataFrame，然后合并：

     row_df = pd.DataFrame(new_row, index=[0])  # 创建新行的DataFrame
     df = df.append(row_df)

python中在dataframe添加数据到首行

您好！关于您的问题，可以使用 `pandas.DataFrame.loc` 函数来实现向 DataFrame 中添加一行数据，在指定位置将其插入，示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

# 创建新行数据
new_row = {'A': 10, 'B': 11, 'C': 12}

# 在第一行插入新数据
df.loc[-1] = new_row

# 索引从 0 开始重新排列
df.index = df.index + 1
df = df.sort_index()

print(df)

运行以上代码，可以看到输出结果如下：

    A   B   C
0  10  11  12
1   1   4   7
2   2   5   8
3   3   6   9

以上就是向 DataFrame 中添加数据到首行的方法。希望可以对您有所帮助。