Pandas 读取 csv 文件标题列不等于数据列 - Python

在使用 Pandas 读取 csv 文件时，如果标题列与数据列不匹配，就会出现一些问题。本文将介绍如何解决这些问题。

问题描述

假设我们有一个 csv 文件，它的第一列是数据列，但是标题列是空的。如下所示：

1,2,3
4,5,6
7,8,9

当我们使用 Pandas 读取这个文件时，就会出现问题，因为 Pandas 会把第一列也当作是标题列，从而导致数据读取错误。

解决方法

方法一：使用 header 参数

我们可以使用 Pandas 的 read_csv 函数的 header 参数来指定标题行的位置。例如，我们可以把标题行设为第二行，然后跳过第一行：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', header=1, names=['A', 'B', 'C'])

这里的 names 参数是用来指定数据列的名称的。

方法二：使用 skiprows 参数

除了使用 header 参数外，我们还可以使用 skiprows 参数来跳过前面的行。例如，我们可以跳过第一行：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', skiprows=[0], names=['A', 'B', 'C'])

这里的 skiprows 参数是用来指定要跳过的行的索引的。

总结

当 Pandas 读取 csv 文件时，如果标题列与数据列不匹配，我们可以使用 header 参数或 skiprows 参数来进行调整。