如何使用Python在Dataframe开头添加多行空行并下移列名

需求说明 #

目标为在已有数据的Pandas DataFrame起始位置插入n个空行，原列名同步下移到第n行位置，空行后依次排列列名、原始数据。
示例原始DataFrame参数：

• 列字段：Col1、col2、col3、col4
• 原始数据行：共2行，值分别为['One','Two','Three','four']、[2,4,5,8]

分场景实现 #

场景1：需要修改DataFrame本身结构 #

使用Pandas原生的concat方法实现，避免逐行拼接的低性能问题，同时不会触发数据类型异常：

import pandas as pd
import numpy as np

# 构造示例原始DataFrame
origin_df = pd.DataFrame(
    data=[
        ['One','Two','Three','four'],
        [2,4,5,8]
    ],
    columns=['Col1','col2','col3','col4']
)

def add_leading_blank(origin_df: pd.DataFrame, blank_num: int) -> pd.DataFrame:
    # 生成指定数量的空行，列结构和原表完全一致
    blank_part = pd.DataFrame(
        [[np.nan] * origin_df.shape[1]] * blank_num,
        columns=origin_df.columns
    )
    # 把原列名转为数据行
    col_row = pd.DataFrame([origin_df.columns.tolist()], columns=origin_df.columns)
    # 按顺序拼接：空行 -> 列名行 -> 原始数据
    final_df = pd.concat([blank_part, col_row, origin_df], ignore_index=True)
    # 清除默认列名（列名已经放到数据行中），如果需要保留默认列名可删除这行
    final_df.columns = [''] * origin_df.shape[1]
    return final_df

# 调用示例：开头插入3个空行
result = add_leading_blank(origin_df, blank_num=3)

上述代码执行后，生成的DataFrame前3行为全空值，第4行为原列名，后续为原始数据，和预期效果完全一致。

场景2：仅导出文件时需要顶部留空 #

如果需求是导出Excel/CSV时顶部预留n个空行、列名从第n行开始展示，不需要修改DataFrame本身结构，直接在导出时指定起始行参数即可，性能最优：

# 导出Excel时直接指定从第n行开始写表，前n行自动留空
origin_df.to_excel("result.xlsx", startrow=3, index=False)

注意事项 #

• 禁止使用循环逐行append的方式实现，数据量较大时性能会出现明显下降，pd.concat为向量化操作，执行效率比循环高两个数量级以上
• 空值统一使用np.nan填充，不会和原有字符串、数值类型产生冲突，避免后续数据处理出现类型报错
• 如果不需要完全清除结果的列名，可以根据实际业务需求调整final_df.columns的赋值逻辑

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rahul Anand