Pandas 重置 header，将 header 移动到第一行

Question

假设我们有一个 pandas dataframe：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
        np.random.uniform(size=(10,5)),
        columns=["col"+str(i) for i in range(1,6)],
        index=["idx"+str(i) for i in range(1,11)]
    )
>>
           col1      col2      col3      col4      col5
idx1   0.953784  0.175881  0.370008  0.479071  0.081742                                                              idx2   0.547507  0.361186  0.451369  0.455099  0.819528
idx3   0.816272  0.257212  0.490702  0.706058  0.346036
idx4   0.436022  0.494841  0.634315  0.646496  0.093829  
idx5   0.765325  0.300295  0.229381  0.784400  0.940571    
idx6   0.087756  0.581965  0.511828  0.169234  0.590827    
idx7   0.709540  0.624182  0.514139  0.496215  0.273366   
idx8   0.432376  0.363550  0.831930  0.378873  0.224397      
idx9   0.060186  0.222222  0.269385  0.269597  0.467292    
idx10  0.841990  0.433233  0.555088  0.382026  0.802151

我们想将 header 添加到 dataframe 的第一行或“重置” header。 例如。 重置后得到如下dataframe：

df.reset_header()
>>
              0         1         2         3         4        
index      col1      col2      col3      col4      col5      
idx1   0.953784  0.175881  0.370008  0.479071  0.081742    
idx2   0.547507  0.361186  0.451369  0.455099  0.819528    
idx3   0.816272  0.257212  0.490702  0.706058  0.346036      
idx4   0.436022  0.494841  0.634315  0.646496  0.093829     
idx5   0.765325  0.300295  0.229381    0.7844  0.940571      
idx6   0.087756  0.581965  0.511828  0.169234  0.590827    
idx7    0.709547  0.624182  0.514139  0.496215  0.273366     
idx8   0.432376   0.36355   0.83193  0.378873  0.224397    
idx9   0.060186  0.222222  0.269385  0.269597  0.467292     
idx10   0.841992  0.433233  0.555088  0.382026  0.802151 

Answer 1

创建 MutliIndex 并分配回列名：

df.columns = [np.arange(len(df.columns)), df.columns]
print (df)
              0         1         2         3         4
           col1      col2      col3      col4      col5
idx1   0.568617  0.596795  0.475788  0.737513  0.238540
idx2   0.894024  0.442055  0.673552  0.410094  0.759784
idx3   0.288629  0.783821  0.528549  0.813181  0.115838
idx4   0.819945  0.835391  0.514075  0.777364  0.410915
idx5   0.589271  0.431179  0.112365  0.242604  0.381046
idx6   0.886472  0.066028  0.514547  0.265788  0.886736
idx7   0.849599  0.062599  0.559528  0.651613  0.906593
idx8   0.198612  0.263205  0.890967  0.283771  0.578805
idx9   0.388140  0.522279  0.113065  0.505676  0.743253
idx10  0.600133  0.785075  0.903343  0.960463  0.252953

Answer 2

只需创建一个新的 function。 如果您想将 dataframe 保存到 excel，这是多索引的解决方法。

import pandas as pd

pd.DataFrame.reset_header = lambda df : df.swapaxes(0,1).reset_index().swapaxes(0,1)

df.reset_header()
>>
              0         1         2         3         4        
index      col1      col2      col3      col4      col5      
idx1   0.953784  0.175881  0.370008  0.479071  0.081742    
idx2   0.547507  0.361186  0.451369  0.455099  0.819528    
idx3   0.816272  0.257212  0.490702  0.706058  0.346036      
idx4   0.436022  0.494841  0.634315  0.646496  0.093829     
idx5   0.765325  0.300295  0.229381    0.7844  0.940571      
idx6   0.087756  0.581965  0.511828  0.169234  0.590827    
idx7    0.70954  0.624182  0.514139  0.496215  0.273366     
idx8   0.432376   0.36355   0.83193  0.378873  0.224397    
idx9   0.060186  0.222222  0.269385  0.269597  0.467292     
idx10   0.84199  0.433233  0.555088  0.382026  0.802151