Python pandas如何修改DataFrame列名并将原列名作为首行值保留

现有列名为A的DataFrame：

A
0  B
1  C
2  D

需要将原列名A作为新列N的首个元素，原有数据顺延，得到如下结构：

N
0  A
1  B
2  C
3  D

直接使用df.columns = ['N']仅能修改现有列的列名，不会对列内元素做增改，无法实现插入首行元素的效果。

方法1：小数据量简洁写法 #

直接拼接原列名和列内值构造新DataFrame，可读性最高：

import pandas as pd

# 转换逻辑
new_df = pd.DataFrame({
    'N': [df.columns[0]] + df['A'].tolist()
})

方法2：大数据量高性能写法 #

用pd.concat拼接序列，避免将整列数据转为Python原生列表带来的性能损耗，更适配大规模数据集：

new_df = pd.concat(
    [pd.Series(df.columns[0], name='N'), df['A'].rename('N')],
    ignore_index=True
).to_frame()

两种写法执行后得到的结果完全匹配目标结构，均符合pandas官方编码规范。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Константин Прудников