Pandas在讀取csv時如何設置列名--常用方法集錦

今天來整理下如何在讀CSV的時候正確處理列名。

csv文件自帶列標題
原始數據是有列標的，用excel打開是這樣的：

import pandas as pd
df_example = pd.read_csv('Pandas_example_read.csv')

這種方法等同於

df_example = pd.read_csv('Pandas_example_read.csv', header=0)

結果都是：

csv文件有列標題，但是想自己換成別的列標題：

2.1 在讀數之後自定義標題：

df_example = pd.read_csv('Pandas_example_read.csv')
df_example.columns = ['A','B','C']

2.2 在讀數的同時自定義標題：

df_example = pd.read_csv('Pandas_example_read.csv', names=['A', 'B','C'])

或者

df_example = pd.read_csv('Pandas_example_read.csv', header=0, names=['A', 'B','C'])

2.1和2.2效果都是一樣的，讀取文件，並且改列名：

csv文件沒有列標題，從第一行就直接開始是數據的錄入了：
原始數據是沒有列標的，用excel打開呈現是這樣的：

df_example_noCols = pd.read_csv('Pandas_example_read_withoutCols.csv', header=None)

這個時候一定要加’header=None’, 這樣讀進來的列名就是系統默認的0，1，2… 序列號：

csv文件沒有列標題，但是自己想加上列標題：

4.1 讀進來數之後加上標題

df_example_noCols = pd.read_csv('Pandas_example_read_withoutCols.csv', header=None)
df_example_noCols.columns = ['A', 'B','C']

4.2 讀數的同時加標題

df_example_noCols = pd.read_csv('Pandas_example_read_withoutCols.csv', names=['A', 'B','C'])

或者

df_example_noCols = pd.read_csv('Pandas_example_read_withoutCols.csv', header=None, names=['A', 'B','C'])

注意：這裏不可以用’header=0’， 用了之後就會導致第一行的數據先被當成了列名，然後又被重命名覆蓋，結果是第一行的數據丟失。