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，欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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