读取没有 id 的 csv 文件

在处理 csv 文件时，可能会遇到没有 id 的情况，即没有一列作为唯一标识符。Pandas 是 Python 中用于数据分析的库，它提供了一种简单的方法来读取没有 id 的 csv 文件。

下面是一个示例 csv 文件：

2019-01-01,1,2,3
2019-01-02,4,5,6
2019-01-03,7,8,9

我们可以使用 Pandas 的 read_csv 函数来读取这个 csv 文件。由于没有 id 列，我们可以使用 header=None 参数来告诉 Pandas 不要将第一行作为列名，而是需要创建一个默认的整数列名：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('example.csv', header=None)
print(df)

输出结果：

            0  1  2  3
0  2019-01-01  1  2  3
1  2019-01-02  4  5  6
2  2019-01-03  7  8  9

这样就成功地读取了没有 id 的 csv 文件。在这个示例中，Pandas 会为每一行生成一个默认的整数 id。如果你需要设置不同的 id，请使用 index_col 参数。

除此之外，Pandas 还提供了诸如逗号分隔符、分隔符、编码等参数来读取其他格式的 csv 文件。具体信息可以参考 Pandas 帮助文档。

参考文献：

• https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html