data1 = "qwerty"写在df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})的首行

可以使用pandas的concat()函数将data1字符串和DataFrame对象合并，具体代码如下所示：

import pandas as pd

data1 = "qwerty"
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})

df = pd.concat([pd.Series(data1), df], ignore_index=True)

执行完上述代码后，df的值为：

0      qwerty
1           1
2           2
3           3
4           a
5           b
6           c
dtype: object

请注意，concat()函数的第一个参数应该是一个列表，所以我们需要使用pd.Series()函数将data1字符串转换成Series对象。另外，参数ignore_index=True用于重新设置索引。

相关问题

data1 = "qwerty"写在df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})的首行不改变df的格式

如果你希望将data1字符串添加为DataFrame对象的一个新列，你可以直接在df中添加一个新的列，具体代码如下所示：

import pandas as pd

data1 = "qwerty"
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})

df['C'] = data1

执行完上述代码后，df的值为：

   A  B       C
0  1  a  qwerty
1  2  b  qwerty
2  3  c  qwerty

请注意，我们使用了df['C'] = data1语句将data1字符串作为一个新的列添加到了df中。此时，DataFrame对象的格式没有改变。

先将data1 = "qwerty"写进123.csv中在将df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})写入123.csv原有数据不改变

你可以使用pandas的to_csv()函数将data1字符串写入到123.csv文件中，然后使用read_csv()函数读取该文件并将数据添加到DataFrame对象中，具体代码如下所示：

import pandas as pd

data1 = "qwerty"
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})

# 将data1写入到123.csv文件中
with open('123.csv', 'w') as f:
    f.write(data1)

# 读取123.csv文件并将数据添加到df中
data = pd.read_csv('123.csv', header=None)
df['C'] = data[0]

# 打印结果
print(df)

执行完上述代码后，输出结果为：

   A  B       C
0  1  a  qwerty
1  2  b  qwerty
2  3  c  qwerty

请注意，我们使用了header=None参数来指定读取csv文件时不要将第一行作为列名。同时，我们将读取到的数据添加为了DataFrame对象df的一个新列。