Sustitución de encabezado con fila superior

Actualmente tengo un marco de datos que se ve así:

       Unnamed: 1    Unnamed: 2   Unnamed: 3  Unnamed: 4
0   Sample Number  Group Number  Sample Name  Group Name
1             1.0           1.0          s_1         g_1
2             2.0           1.0          s_2         g_1
3             3.0           1.0          s_3         g_1
4             4.0           2.0          s_4         g_2

Estoy buscando una manera de eliminar la fila del encabezado y convertir la primera fila en la nueva fila del encabezado, por lo que el nuevo marco de datos se vería así:

    Sample Number  Group Number  Sample Name  Group Name
0             1.0           1.0          s_1         g_1
1             2.0           1.0          s_2         g_1
2             3.0           1.0          s_3         g_1
3             4.0           2.0          s_4         g_2

He intentado cosas a lo largo de las líneas de if 'Unnamed' in df.columns: luego haga el marco de datos sin el encabezado

df.to_csv(newformat, header=False, index=False)

pero parece que no estoy llegando a ninguna parte.

new_header = df.iloc[0] #grab the first row for the header
df = df[1:] #take the data less the header row
df.columns = new_header #set the header row as the df header

El marco de datos se puede cambiar simplemente haciendo

df.columns = df.iloc[0]
df = df[1:]

Después

df.to_csv(path, index=False) 

Debería hacer el truco.

Si quieres una sola línea, puedes hacer:

df.rename(columns=df.iloc[0]).drop(df.index[0])

Otro one-liner usando el intercambio de Python:

df, df.columns = df[1:] , df.iloc[0]

Esto no restablecerá el índice.

Aunque, lo contrario no funcionará como se esperaba. df.columns, df = df.iloc[0], df[1:]

La respuesta de @ostrokach es la mejor. Lo más probable es que desee mantener eso en todas las referencias al marco de datos, por lo que se beneficiaría de inplace = True.
df.rename(columns=df.iloc[0], inplace = True)
df.drop([0], inplace = True)

Aquí hay un truco simple que define los índices de columna “en su lugar”. Porque set_index conjuntos fila índices en su lugar, podemos hacer lo mismo para las columnas al transponer el marco de datos, establecer el índice y volver a transponerlo:

df = df.T.set_index(0).T

Tenga en cuenta que es posible que tenga que cambiar el 0 en set_index(0) si sus filas ya tienen un índice diferente.

Alternativamente, podemos hacer esto cuando leemos un archivo con pandas.

Este caso lo podemos usar,

pd.read_csv('file_path',skiprows=1)

Al leer el archivo, esto omitirá la primera fila y establecerá la columna como la segunda fila del archivo.