Pandas是Python中非常流行的数据处理和操作库，经常用于数据分析和预处理。 Pandas库具有称为Pandas dataframe的强大数据结构，用于存储任何类型的二维数据。 在本文中，我们将了解将标题行（或简单的列名称）添加到Pandas dataframe的各种方法。

注意 -本文中的代码在jupyter笔记本上进行了测试。

我们将看到5种不同的添加标题行的方法-

在使用列表的列表创建数据框时添加标题行

在创建数据框后添加标题行

在从CSV读取文件时添加标题行

使用set_axis方法添加标题行

让我们从导入Pandas开始

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在上面的代码中，我们通过字典初始化数据框的虚拟数据。key-value对分别表示列名和列数据。Pandas会自动读取这个字典并能够生成列以及标题行。

在这种方法中，我们有一个列表的列表，其中每个子列表存储数据框行的信息。我们制作一个列名列表，并在初始化数据框时将其传递给pd.DataFrame方法。

在上面的代码中，我们首先初始化一个没有标题行的数据框。然后，我们初始化一个要使用的列名列表，并使用pd.DataFrame.columns属性设置已定义的Pandas数据框的标题行。

在尝试使用Pandas读取CSV文件时，它会自动将第一行视为列名。 然而，可能在我们的数据集中没有列名，如下面的示例所示。假设数据集存储为’course_data.csv’。

输出结果显示Pandas将数据样本解释为标题行。为了解决这个问题，我们将通过“names”参数传递一个标题行名称的列表来指定列名。

如上所述，Pandas不再将第一个数据样本读入为标题行！

我们已经看到了如何在第二种方法中向现有数据框添加标题行。现在，我们将使用pd.DataFrame.set_axis方法实现相同的目的。

在这里，我们首先使用上述数据初始化一个没有任何标题行的数据框。然后，我们使用set_axis方法添加标题行。我们传递axis = 1来指定我们正在设置列名。我们还将标志“inplace”设置为True以进行原地操作。

注意 − 设置axis = 0将设置行名称而不是列名称，并且还可能引发错误，因为通常行数比列数多。

本文教导我们如何在Pandas中为数据框添加标头。我们看到了5种不同的方法，可以用于各种不同的应用和项目中。