在 Pandas DataFrame 中排序并添加字符串行-Python教程-PHP中文网

在 Pandas DataFrame 中排序并添加字符串行

心靈之曲

发布： 2025-08-21 19:34:34

原创

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在 pandas dataframe 中排序并添加字符串行

在 Pandas DataFrame 中，经常需要在排序后插入一行字符串作为标题或说明。直接将字符串添加到数值列会导致排序错误，因为列的数据类型会变成字符串。为了解决这个问题，我们可以先对 DataFrame 进行排序，然后创建一个新的 DataFrame 包含字符串行，最后将两个 DataFrame 合并。

以下是详细步骤和示例代码：

1. 创建 DataFrame

首先，创建一个包含数值数据的 DataFrame。

import pandas as pd

data = {'metricID': ['A', 'B', 'C', 'D'],
        'consumo': [10.5, 5.2, 8.9, 12.1]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

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输出：

  metricID  consumo
0        A     10.5
1        B      5.2
2        C      8.9
3        D     12.1

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2. 对 DataFrame 排序

使用 sort_values() 方法对 consumo 列进行降序排序。

df = df.sort_values('consumo', ascending=False)

print(df)

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输出：

  metricID  consumo
3        D     12.1
0        A     10.5
2        C      8.9
1        B      5.2

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3. 创建包含字符串的新行

创建一个新的 DataFrame，包含要添加到顶部的字符串数据。

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new_row = pd.DataFrame({'metricID': 'Data frame', 'consumo': 'from:2022-12-01 00:00:00 to:2022-12-14 16:13:00'}, index=[0])

print(new_row)

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输出：

  metricID                         consumo
0  Data frame  from:2022-12-01 00:00:00 to:2022-12-14 16:13:00

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4. 合并 DataFrame

使用 pd.concat() 函数将新创建的 DataFrame 与排序后的 DataFrame 合并。 reset_index(drop=True) 用于重置索引，避免索引重复。

df = pd.concat([new_row, df]).reset_index(drop=True)

print(df)

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输出：

  metricID                         consumo
0  Data frame  from:2022-12-01 00:00:00 to:2022-12-14 16:13:00
1         D                            12.1
2         A                            10.5
3         C                             8.9
4         B                             5.2

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5. 完整代码示例

将以上步骤整合到一个函数中，方便重复使用。

import pandas as pd

def create_excel_with_header(data, header_data, sort_column='consumo', ascending=False):
    """
    创建一个包含排序数据和头部字符串行的 DataFrame。

    Args:
        data (dict): 包含数据的字典，用于创建 DataFrame。
        header_data (dict): 包含头部数据的字典，用于创建头部 DataFrame。
        sort_column (str): 用于排序的列名，默认为 'consumo'。
        ascending (bool): 排序方式，True 为升序，False 为降序，默认为 False。

    Returns:
        pandas.DataFrame: 合并后的 DataFrame。
    """
    df = pd.DataFrame(data)
    df = df.sort_values(sort_column, ascending=ascending)
    new_row = pd.DataFrame(header_data, index=[0])
    df = pd.concat([new_row, df]).reset_index(drop=True)
    return df

# 示例数据
data = {'metricID': ['A', 'B', 'C', 'D'],
        'consumo': [10.5, 5.2, 8.9, 12.1]}
header_data = {'metricID': 'Data frame', 'consumo': 'from:2022-12-01 00:00:00 to:2022-12-14 16:13:00'}

# 创建 DataFrame
final_df = create_excel_with_header(data, header_data)

print(final_df)

# 如果需要导出到 Excel
# final_df.to_excel('output.xlsx', index=False)

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注意事项

确保 header_data 字典的键与 DataFrame 的列名一致。
reset_index(drop=True) 用于重置索引，避免出现重复索引。
如果需要导出到 Excel，可以使用 to_excel() 方法。

总结

通过以上步骤，我们可以在 Pandas DataFrame 中对数值列进行排序，并在排序后的 DataFrame 顶部添加包含字符串数据的新行。这种方法可以灵活地用于创建包含标题或说明的 Excel 表格或其他数据分析任务。pd.concat() 函数是实现这一目标的关键。

以上就是在 Pandas DataFrame 中排序并添加字符串行的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！