今天來整理下如何在讀CSV的時(shí)候正確處理列名。
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csv文件自帶列標(biāo)題
原始數(shù)據(jù)是有列標(biāo)的冲泥，用excel打開是這樣的：
Screen Shot 2018-08-30 at 8.20.36 PM.png
import pandas as pd
df_example = pd.read_csv('Pandas_example_read.csv')
這種方法等同于
df_example = pd.read_csv('Pandas_example_read.csv', header=0)
結(jié)果都是：
Screen Shot 2018-08-30 at 8.06.12 PM.png
- csv文件有列標(biāo)題，但是想自己換成別的列標(biāo)題：
2.1 在讀數(shù)之后自定義標(biāo)題：
df_example = pd.read_csv('Pandas_example_read.csv')
df_example.columns = ['A','B','C']
2.2 在讀數(shù)的同時(shí)自定義標(biāo)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，并且改列名：
Screen Shot 2018-08-30 at 8.10.49 PM.png
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csv文件沒有列標(biāo)題，從第一行就直接開始是數(shù)據(jù)的錄入了：
原始數(shù)據(jù)是沒有列標(biāo)的沮趣，用excel打開呈現(xiàn)是這樣的：
Screen Shot 2018-08-30 at 8.20.49 PM.png
df_example_noCols = pd.read_csv('Pandas_example_read_withoutCols.csv', header=None)
這個(gè)時(shí)候一定要加'header=None', 這樣讀進(jìn)來的列名就是系統(tǒng)默認(rèn)的0屯烦，1，2... 序列號(hào)：
Screen Shot 2018-08-30 at 8.14.00 PM.png
- csv文件沒有列標(biāo)題房铭，但是自己想加上列標(biāo)題：
4.1 讀進(jìn)來數(shù)之后加上標(biāo)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(shù)的同時(shí)加標(biāo)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：這里不可以用'header=0'驻龟， 用了之后就會(huì)導(dǎo)致第一行的數(shù)據(jù)先被當(dāng)成了列名，然后又被重命名覆蓋缸匪，結(jié)果是第一行的數(shù)據(jù)丟失翁狐。
