今天来整理下如何在读CSV的时候正确处理列名。
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csv文件自带列标题
原始数据是有列标的，用excel打开是这样的：
Screen Shot 2018-08-30 at 8.20.36 PM.png
import pandas as pd
df_example = pd.read_csv('Pandas_example_read.csv')
这种方法等同于
df_example = pd.read_csv('Pandas_example_read.csv', header=0)
结果都是：
Screen Shot 2018-08-30 at 8.06.12 PM.png
- csv文件有列标题，但是想自己换成别的列标题：
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'])
2.1和2.2效果都是一样的，读取文件，并且改列名：
Screen Shot 2018-08-30 at 8.10.49 PM.png
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csv文件没有列标题，从第一行就直接开始是数据的录入了：
原始数据是没有列标的，用excel打开呈现是这样的：
Screen Shot 2018-08-30 at 8.20.49 PM.png
df_example_noCols = pd.read_csv('Pandas_example_read_withoutCols.csv', header=None)
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：
Screen Shot 2018-08-30 at 8.14.00 PM.png
- 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。
