Python 如何在Dataframe中下移列行并重新分配列值?

Python 如何在Dataframe中下移列行并重新分配列值?,python,pandas,dataframe,Python,Pandas,Dataframe,我有以下数据帧: import pandas as pd import numpy as np data = 'filename.dat' df = pd.read_table(data) print(df) 0.098722 08l23252 243434214 5 True 0 0.469112 -0.282863 -1.509059 2 True 1 0.283421 1.224234 7.823421 2 False

我有以下数据帧:

import pandas as pd
import numpy as np
data = 'filename.dat'
df = pd.read_table(data)
print(df)

   0.098722  08l23252 243434214  5         True
0  0.469112 -0.282863 -1.509059  2         True
1  0.283421  1.224234  7.823421  2         False
2 -1.135632  1.212112 -0.173215  4         False
3      2.34     0.271    0.0932  4         True
4  0.119209 -1.044236 -0.861849  4         True
5 -2.104569 -0.494929  1.071804  4         False
6  0.469112 -0.282863 -1.509059  3         True
7  1.023236  1.224234  7.823421  3         False
8 -1.135632  1.212112 -0.173215  3         False
9  23.23422  2.613492  2.341592  1         True
....
将保存
filename.dat
中的数据,以便将第一行视为列

df.columns
输出

Index(['0.098722', '08l23252', '243434214', '5', 'True'], dtype='object')
如何添加一行,使当前“columns”值行下移到数据表中,并且可以按实际列名重命名列

目前,我无法尝试

df.columns = ['A1', 'B1', 'C1', 'D1', 'E1']
因为这只会删除此行并用
A1
B1
等覆盖值

   A1        B1        C1        D1        E1
1  0.283421  1.224234  7.823421  2         False
2 -1.135632  1.212112 -0.173215  4         False
3      2.34     0.271    0.0932  4         True
4  0.119209 -1.044236 -0.861849  4         True
....

添加参数
名称

df = pd.read_table(datan, names=['A1', 'B1', 'C1', 'D1', 'E1'])
但是看起来更好的id使用
读取\u csv

import pandas as pd
import io

temp=u"""
9,40  
1,70"""
#after testing replace io.StringIO(temp) to filename
df = pd.read_csv(io.StringIO(temp), names=['b','m'])
print (df)
   b   m
0  9  40
1  1  70

添加参数
名称

df = pd.read_table(datan, names=['A1', 'B1', 'C1', 'D1', 'E1'])
但是看起来更好的id使用
读取\u csv

import pandas as pd
import io

temp=u"""
9,40  
1,70"""
#after testing replace io.StringIO(temp) to filename
df = pd.read_csv(io.StringIO(temp), names=['b','m'])
print (df)
   b   m
0  9  40
1  1  70
试试这个:

df = pd.read_table(data, names=['A1', 'B1', 'C1', 'D1', 'E1'], header=None)
发件人:

名称:类似数组,默认为无

要使用的列名列表如果文件不包含标题行,则应显式传递header=None

试试这个:

df = pd.read_table(data, names=['A1', 'B1', 'C1', 'D1', 'E1'], header=None)
发件人:

名称:类似数组,默认为无

要使用的列名列表如果文件不包含标题行,则应显式传递header=None