使用 python 插入一行以索引 Dataframe
Insert a row for indexing a Dataframe using python
我有一个数据框,行已正确索引 1:n 但列没有整数索引。第一行代表频率,不是实际的整数,便于索引。
这是我正在看的内容:
index
3.14
3.28
3.42
3.56
0
data
data
data
data
1
data
data
data
data
2
data
data
data
data
3
data
data
data
data
4
data
data
data
data
这是我想要的:
index
0
1
2
3
0
3.14
3.28
3.42
3.56
1
data
data
data
data
2
data
data
data
data
3
data
data
data
data
4
data
data
data
data
5
data
data
data
data
我已经准备好了,但需要找到一个插入函数,它也允许我将数组转换为 df
### df size = [20000, 100]
index_row = np.linspace(1,100,100)
index_row = index_row.reshape(1,100)
您可以在转置 df 后使用 reset_index
。
让我们载入您的数据样本:
from io import StringIO
data = StringIO(
"""
3.14 3.28 3.42 3.56
0 data data data data
1 data data data data
2 data data data data
3 data data data data
4 data data data data
""")
df = pd.read_csv(data,delim_whitespace=True, index_col=0)
然后使用这个
df.transpose().reset_index(drop = False).transpose().reset_index(drop = True)
制作这个
0 1 2 3
0 3.14 3.28 3.42 3.56
1 data data data data
2 data data data data
3 data data data data
4 data data data data
5 data data data data
我有一个数据框,行已正确索引 1:n 但列没有整数索引。第一行代表频率,不是实际的整数,便于索引。
这是我正在看的内容:
index | 3.14 | 3.28 | 3.42 | 3.56 |
---|---|---|---|---|
0 | data | data | data | data |
1 | data | data | data | data |
2 | data | data | data | data |
3 | data | data | data | data |
4 | data | data | data | data |
这是我想要的:
index | 0 | 1 | 2 | 3 |
---|---|---|---|---|
0 | 3.14 | 3.28 | 3.42 | 3.56 |
1 | data | data | data | data |
2 | data | data | data | data |
3 | data | data | data | data |
4 | data | data | data | data |
5 | data | data | data | data |
我已经准备好了,但需要找到一个插入函数,它也允许我将数组转换为 df
### df size = [20000, 100]
index_row = np.linspace(1,100,100)
index_row = index_row.reshape(1,100)
您可以在转置 df 后使用 reset_index
。
让我们载入您的数据样本:
from io import StringIO
data = StringIO(
"""
3.14 3.28 3.42 3.56
0 data data data data
1 data data data data
2 data data data data
3 data data data data
4 data data data data
""")
df = pd.read_csv(data,delim_whitespace=True, index_col=0)
然后使用这个
df.transpose().reset_index(drop = False).transpose().reset_index(drop = True)
制作这个
0 1 2 3
0 3.14 3.28 3.42 3.56
1 data data data data
2 data data data data
3 data data data data
4 data data data data
5 data data data data