本文介绍了如何在 Pandas DataFrame 中对包含数值的列进行排序，并在排序后的 DataFrame 顶部添加包含字符串数据的新行。重点讲解了如何通过创建新的 DataFrame 并使用 pd.concat 函数将其与原始 DataFrame 连接，从而实现既能保留排序又能插入字符串行的需求。文章提供了详细的代码示例，帮助读者理解和应用该方法。
在数据分析和处理中，Pandas DataFrame 是一种非常常用的数据结构。有时，我们需要对 DataFrame 中的数据进行排序，并且需要在排序后的结果中添加一些描述性的字符串行。直接将字符串添加到包含数值的列中会导致排序失败，因为该列的数据类型会变成字符串。本文将介绍一种有效的方法，解决这个问题。
解决方案：先排序后合并
解决这个问题的核心思路是：首先对 DataFrame 中需要排序的数值列进行排序，然后再创建一个新的 DataFrame，包含需要添加的字符串数据，最后将这两个 DataFrame 合并。
以下是详细的步骤和代码示例：
创建 DataFrame： 首先，创建一个包含数值数据的 DataFrame。
import pandas as pddata = {'metricID': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'consumo': [10, 5, 12, 8]}df = pd.DataFrame(data)print("原始 DataFrame:")print(df)
对 DataFrame 进行排序： 使用 sort_values() 方法对 DataFrame 按照 ‘consumo’ 列进行降序排序。
df = df.sort_values('consumo', ascending=False)print("n排序后的 DataFrame:")print(df)
创建新的 DataFrame： 创建一个新的 DataFrame，包含要添加到 DataFrame 顶部的字符串数据。注意，新 DataFrame 的列名需要与原始 DataFrame 保持一致。
new_row = pd.DataFrame({'metricID': ['Data frame'], 'consumo': ['from:2023-01-01 to:2023-01-31']})print("n新的 DataFrame:")print(new_row)
合并 DataFrame： 使用 pd.concat() 函数将新的 DataFrame 与排序后的原始 DataFrame 合并。pd.concat() 函数默认按行合并，因此我们需要确保两个 DataFrame 的列名一致。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("n合并后的 DataFrame:")print(df)
完整代码示例
下面是一个完整的代码示例，将上述步骤整合在一起：
import pandas as pddef create_excel(metric, consumo, writer): df = pd.DataFrame({ 'metricID': metric, 'consumo' : consumo, }) df = df.sort_values('consumo', ascending=False) new_row = pd.DataFrame({'metricID':'Data frame', 'consumo':'from:2022-12-01 00:00:00 to:2022-12-14 16:13:00'}, index=[0]) df = pd.concat([new_row,df.loc[:]]).reset_index(drop=True) df.to_excel(writer, sheet_name="foglio1", startrow=1, header=False, index=False) workbook = writer.book worksheet = writer.sheets["foglio1"] (max_row, max_col) = df.shape column_settings = [{"header":column} for column in df.columns] worksheet.add_table(0, 0, max_row, max_col - 1, {"columns":column_settings}) worksheet.set_column(0, max_col - 1, 70)# 示例数据metric = ['A', 'B', 'C', 'D']consumo = [10, 5, 12, 8]# 创建 DataFramedf = pd.DataFrame({ 'metricID': metric, 'consumo' : consumo,})# 排序df = df.sort_values('consumo', ascending=False)# 添加新行new_row = pd.DataFrame({'metricID': ['Data frame'], 'consumo': ['from:2023-01-01 to:2023-01-31']})df = pd.concat([new_row, df]).reset_index(drop=True)print(df)
注意事项
确保新 DataFrame 的列名与原始 DataFrame 的列名完全一致，否则合并后的 DataFrame 可能会出现列名错误或数据错位。在合并 DataFrame 后，使用 reset_index(drop=True) 重置索引，避免索引重复。如果原始 DataFrame 中存在索引，使用 df.loc[:] 来保留原始数据，避免索引问题。当需要添加的字符串行不止一行时，可以创建包含多行数据的新 DataFrame。
总结
通过先对 DataFrame 进行排序，然后创建一个包含字符串数据的新 DataFrame，最后使用 pd.concat() 函数将它们合并，可以有效地解决在 Pandas DataFrame 中对数值列进行排序并添加字符串行的问题。这种方法既能保证排序的正确性，又能灵活地添加描述性信息，提高数据分析的效率。
以上就是在 Pandas DataFrame 中对数值列进行排序并添加字符串行的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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