给一个没有行名和列名的dataframe添加行列名，行列名都来自不同的csv文件，该怎么弄

你可以使用 pandas 库中的 read_csv 函数读取包含行名和列名的 csv 文件，然后使用 concat 函数将两个 dataframe 连接起来，最后使用 rename 函数给新的 dataframe 添加行列名。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取包含行名的 csv 文件
row_names = pd.read_csv('row_names.csv', header=None)

# 读取包含列名的 csv 文件
col_names = pd.read_csv('col_names.csv', header=None)

# 读取没有行名和列名的 csv 文件
data = pd.read_csv('data.csv', header=None)

# 连接两个 dataframe
df = pd.concat([row_names, data], axis=1)

# 添加列名
df.columns = col_names.iloc[0]

# 添加行名
df = df.rename(columns={0: 'row_names'})

# 打印新的 dataframe
print(df)

其中，row_names.csv 包含行名，col_names.csv 包含列名，data.csv 是没有行名和列名的 dataframe。

相关问题

python获取DataFrame的行名和列名

你可以使用 `df.index` 获取 DataFrame 的行名，使用 `df.columns` 获取 DataFrame 的列名。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取行名和列名
print(df.index)    # 输出：RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)
print(df.columns)  # 输出：Index(['name', 'age'], dtype='object')

其中，`df.index` 返回的是一个 `RangeIndex` 对象，表示行的范围索引；`df.columns` 返回的是一个 `Index` 对象，表示列名的索引。你可以将它们转换为列表或数组，以便进一步处理。

dataframe可以设置行名和列名吗，如何实现

可以设置行名和列名。要设置行名，可以使用index属性；要设置列名，可以使用columns属性。示例如下：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35], 'salary': [5000, 8000, 10000]}
df = pd.DataFrame(data)
df.index = ['a', 'b', 'c']  # 设置行名
df.columns = ['Name', 'Age', 'Salary']  # 设置列名
print(df)

输出结果如下：

       Name  Age  Salary
a     Alice   25    5000
b       Bob   30    8000
c  Charlie   35   10000