从Numpy数组添加数据框的顶行

，可以使用Pandas库中的DataFrame函数和concat函数来实现。

首先，将Numpy数组转换为数据框，可以使用DataFrame函数。DataFrame函数接受一个二维数组作为输入，并可以指定列名。例如，假设我们有一个名为arr的Numpy数组，可以使用以下代码将其转换为数据框：

import pandas as pd
import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
df = pd.DataFrame(arr, columns=['A', 'B', 'C'])

接下来，我们可以创建一个新的数据框，包含要添加的顶行数据。假设我们要添加的顶行数据为[7, 8, 9]，可以使用以下代码创建一个新的数据框：

new_row = pd.DataFrame([[7, 8, 9]], columns=['A', 'B', 'C'])

最后，使用concat函数将新的数据框与原始数据框合并。通过指定参数axis=0，我们可以将新的数据框添加到原始数据框的顶部。完整的代码如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
df = pd.DataFrame(arr, columns=['A', 'B', 'C'])

new_row = pd.DataFrame([[7, 8, 9]], columns=['A', 'B', 'C'])

df = pd.concat([new_row, df], axis=0)

这样，我们就成功将新的顶行数据添加到了原始数据框中。

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