这篇文章主要讲解了Pandas读取csv时设置列名的方法，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。

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

看完上述内容，是不是对Pandas读取csv时设置列名的方法有进一步的了解，如果还想学习更多内容，欢迎关注天达云行业资讯频道。