Pandas读取csv时如何设置列名

1. csv文件自带列标题

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文件有列标题,但是想自己换成别的列标题

2.1和2.2效果都是一样的,读取文件,并且改列名

2.1 在读数之后自定义标题

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

2.2 在读数的同时自定义标题

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文件没有列标题,从第一行就直接开始是数据的录入了

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

这个时候一定要加'header=None', 这样读进来的列名就是系统默认的0,1,2... 序列号

4. csv文件没有列标题,但是自己想加上列标题

4.1 读进来数之后加上标题

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

4.2 读数的同时加标题

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:这里不可以用'header=0', 用了之后就会导致第一行的数据先被当成了列名,然后又被重命名覆盖,结果是第一行的数据丢失

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • 使用pandas模块读取csv文件和excel表格,并用matplotlib画图的方法

    如下所示: # coding=utf-8 import pandas as pd # 读取csv文件 3列取名为 name,sex,births,后面参数格式为names= names1880 = pd.read_csv("names_1880.txt", names=['name', 'sex', 'births']) print names1880 print names1880.groupby('sex').births.sum() 输出如下 最后一行是说按sex分组并计算bir

  • 解决Python中pandas读取*.csv文件出现编码问题

    1.问题 在使用Python中pandas读取csv文件时,由于文件编码格式出现以下问题: Traceback (most recent call last): File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 1134, in pandas._libs.parsers.TextReader._convert_tokens File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 1240, in pandas._libs

  • 使用python的pandas库读取csv文件保存至mysql数据库

    第一:pandas.read_csv读取本地csv文件为数据框形式 data=pd.read_csv('G:\data_operation\python_book\chapter5\\sales.csv') 第二:如果存在日期格式数据,利用pandas.to_datatime()改变类型 data.iloc[:,1]=pd.to_datetime(data.iloc[:,1]) 注意:=号,这样在原始的数据框中,改变了列的类型 第三:查看列类型 print(data.dtypes) 第四:方法一

  • 使用pandas读取csv文件的指定列方法

    根据教程实现了读取csv文件前面的几行数据,一下就想到了是不是可以实现前面几列的数据.经过多番尝试总算试出来了一种方法. 之所以想实现读取前面的几列是因为我手头的一个csv文件恰好有后面几列没有可用数据,但是却一直存在着.原来的数据如下: GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv 1,name_01,coment_01,,,, 2,name_02,coment_02,,,, 3,name_03,coment_03,,,, 4,name_04

  • Python Pandas批量读取csv文件到dataframe的方法

    PYTHON Pandas批量读取csv文件到DATAFRAME 首先使用glob.glob获得文件路径.然后定义一个列表,读取文件后再使用concat合并读取到的数据. #读取数据 import pandas as pd import numpy as np import glob,os path=r'e:\tj\month\fx1806' file=glob.glob(os.path.join(path, "zq*.xls")) print(file) dl= [] for f i

  • pandas读取CSV文件时查看修改各列的数据类型格式

    下面给大家介绍下pandas读取CSV文件时查看修改各列的数据类型格式,具体内容如下所述: 我们在调bug的时候会经常查看.修改pandas列数据的数据类型,今天就总结一下: 1.查看: Numpy和Pandas的查看方式略有不同,一个是dtype,一个是dtypes print(Array.dtype) #输出int64 print(df.dtypes) #输出Df下所有列的数据格式 a:int64,b:int64 2.修改 import pandas as pd import numpy a

  • 利用Pandas读取文件路径或文件名称包含中文的csv文件方法

    利用Pandas的read_csv函数导入数据文件时,若文件路径或文件名包含中文,会报错,无法导入: import pandas as pd df=pd.read_csv('E:/学习相关/Python/数据样例/用户侧数据/账单.csv') 解决方法如下: import pandas as pd f=open('E:/学习相关/Python/数据样例/用户侧数据/账单.csv') df=pd.read_csv(f) 以上这篇利用Pandas读取文件路径或文件名称包含中文的csv文件方法就是小编

  • python pandas读取csv后,获取列标签的方法

    在Python中,经常会去读csv文件,如下 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv("path.csv") data = np.array(df.loc[:,:]) 通过这种方式得到的data,不包含第一行,一般来说,第一行即是列标签.那么如何获取第一行的内容呢.如下 column_headers = list(df.columns.values) 以上这篇python pandas读取csv后,获取列标签的方法

  • Pandas读取csv时如何设置列名

    1. csv文件自带列标题 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文件有列标题,但是想自己换成别的列标题 2.1和2.2效果都是一样的,读取文件,并且改列名 2.1 在读数之后自定义标题 df_example = pd.read_csv('Pa

  • pandas读取csv格式数据时header参数设置方法

    目录 写在前面 参考文档 read_csv的header参数 header参数测试 思考 写在前面 使用pandas中read_csv读取csv数据时,对于有表头的数据,将header设置为空(None),会报错:pandas_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.raise_parser_error() ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 4 fields in line 2,

  • ​python中pandas读取csv文件​时如何省去csv.reader()操作指定列步骤

    优点: 方便,有专门支持读取csv文件的pd.read_csv()函数. 将csv转换成二维列表形式 支持通过列名查找特定列. 相比csv库,事半功倍 1.读取csv文件 import pandas as pd   file="c:\data\test.csv" csvPD=pd.read_csv(file)   df = pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk') #指定编码     read_csv()方法参数介绍 filepath_or_buf

  • Python Pandas读取csv/tsv文件(read_csv,read_table)的区别

    目录 前言 read_csv()和read_table()之间的区别 读取没有标题的CSV 读取有标题的CSV 读取有index的CSV 指定(选择)要读取的列 跳过(排除)行的读取 skiprows skipfooter nrows 通过指定类型dtype进行读取 NaN缺失值的处理 读取使用zip等压缩的文件 tsv的读取 总结 前言 要将csv和tsv文件读取为pandas.DataFrame格式,可以使用Pandas的函数read_csv()或read_table(). 在此 read_

  • pandas读取csv文件,分隔符参数sep的实例

    在python中读取csv文件时,一般操作如下: import pandas as pd pd.read_csv(filename) 该读文件方式,默认是以逗号","作为分割符,若是以其它分隔符,比如制表符"/t",则需要显示的指定分隔符.如下 pd_read_csv(filename,'/t') 但如果遇见某个字段包含了"/t"的字符,比如网址"www.xxx.xx/t-",则也会把字段中的"/t"理解为

  • pandas读取excel时获取读取进度的实现

    写在前面 QQ群里偶然看到群友问这个问题, pandas读取大文件时怎么才能获取进度? 我第一反应是: 除非pandas的read_excel等函数提供了回调函数的接口, 否则应该没办法做到. 搜索了一下官方文档和网上的帖子, 果然是没有现成的方案, 只能自己动手. 准备工作 确定方案 一开始我就确认了实现方案, 那就是增加回调函数. 这里现学现卖科普一下什么是回调函数. 简单的说就是: 所使用的模块里面, 会调用一个你给定的外部方法/函数, 就是回调函数. 拿本次的尝试作为例子, 我会编写一个

  • 使用Python pandas读取CSV文件应该注意什么?

    示例文件 将以下内容保存为文件 people.csv. id,姓名,性别,出生日期,出生地,职业,爱好 1,张小三,m,1992-10-03,北京,工程师,足球 2,李云义,m,1995-02-12,上海,程序员,读书 下棋 3,周娟,女,1998-03-25,合肥,护士,音乐,跑步 4,赵盈盈,Female,2001-6-32,,学生,画画 5,郑强强,男,1991-03-05,南京(nanjing),律师,历史-政治 如果一切正常的话,在Jupyter Notebook 中应该显示以下内容:

  • Python pandas读取CSV文件的注意事项(适合新手)

    目录 前言 示例文件 文件编码 空值 日期错误 函数映射 方法1:直接使用labmda表达式 方法二:使用自定义函数 方法三:使用数值字典映射 总结 前言 本文是给使用pandas的新手而写,主要列出一些常见的问题,根据笔者所踩过的坑,进行归纳总结,希望对读者有所帮助. 示例文件 将以下内容保存为文件 people.csv. id,姓名,性别,出生日期,出生地,职业,爱好 1,张小三,m,1992-10-03,北京,工程师,足球 2,李云义,m,1995-02-12,上海,程序员,读书 下棋 3

随机推荐