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這篇文章主要講解了Pandas讀取csv時(shí)設(shè)置列名的方法,內(nèi)容清晰明了,對(duì)此有興趣的小伙伴可以學(xué)習(xí)一下,相信大家閱讀完之后會(huì)有幫助。
1. csv文件自帶列標(biāo)題
import pandas as pd df_example = pd.read_csv('Pandas_example_read.csv') # 等同于: df_example = pd.read_csv('Pandas_example_read.csv', header=0)
2. csv文件有列標(biāo)題,但是想自己換成別的列標(biāo)題
2.1和2.2效果都是一樣的,讀取文件,并且改列名
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'])
3. 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
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0,1,2... 序列號(hào)
4. csv文件沒有列標(biāo)題,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', 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,結(jié)果是第一行的數(shù)據(jù)丟失
看完上述內(nèi)容,是不是對(duì)Pandas讀取csv時(shí)設(shè)置列名的方法有進(jìn)一步的了解,如果還想學(xué)習(xí)更多內(nèi)容,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。
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