寫在前面

使用pandas中read_csv讀取csv數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)于有表頭的數(shù)據(jù)，將header設(shè)置為空(None)，會(huì)報(bào)錯(cuò)：pandas_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.raise_parser_error() ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 4 fields in line 2, saw 5 。

查看pandas官方文檔發(fā)現(xiàn)，read_csv讀取時(shí)會(huì)自動(dòng)識(shí)別表頭，數(shù)據(jù)有表頭時(shí)不能設(shè)置header為空（默認(rèn)讀取第一行，即header=0)；數(shù)據(jù)無表頭時(shí)，若不設(shè)置header，第一行數(shù)據(jù)會(huì)被視為表頭，應(yīng)傳入names參數(shù)設(shè)置表頭名稱或設(shè)置header=None。

參考文檔

這是pandas的read_csv的官方文檔: python - pandas.read_csv

read_csv的header參數(shù)

使用pandas的read_csv讀取數(shù)據(jù)時(shí)，header參數(shù)表頭名稱設(shè)置(即各列數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)名稱)，下面是文檔中對(duì)header參數(shù)的說明：

其中指出，表頭可根據(jù)數(shù)據(jù)格式推斷各列名稱：默認(rèn)情況下，

• 若未傳入names參數(shù)，則根據(jù)輸入文件的第一行推斷是否有表頭；
• 若傳入names參數(shù)，則names傳入的參數(shù)作為表頭（原數(shù)據(jù)有表頭則會(huì)替換原有表頭）。

下面是對(duì)read_csv的header參數(shù)測試

header參數(shù)測試

測試數(shù)據(jù) 兩個(gè)csv(用逗號(hào)隔開)格式的文件，這里是用Excel打開，分別是帶有表頭和不帶表頭的數(shù)據(jù)：

默認(rèn)header 下面是header默認(rèn)情況下，對(duì)有表頭的數(shù)據(jù)識(shí)別第一行作為header（即header=0）[ 數(shù)據(jù)沒有給出index名稱，這里設(shè)置 index_col=False，不設(shè)置默認(rèn)第一列為index（而表頭仍是4列，最后一列數(shù)據(jù)為NaN）， index_col參數(shù)與 header類似可自動(dòng)識(shí)別。

設(shè)置header=None 對(duì)有表頭的數(shù)據(jù)設(shè)置 header=None則會(huì)報(bào)錯(cuò)：

對(duì)無表頭的數(shù)據(jù)，則需設(shè)置 header=None，否則第一行數(shù)據(jù)被作為表頭：

思考

pandas是如何識(shí)別或區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)和表頭名稱的 ？

• 對(duì)于index_col來說，若數(shù)據(jù)都是相同類型，比如數(shù)值型，則表示無index，輸出默認(rèn)index為0,1,2,…；若數(shù)據(jù)第一列為字符，其他列為數(shù)值，則會(huì)將第一列視為index；若設(shè)置index_col=False, 則表示無index（默認(rèn)將0, 1, 2,…作為數(shù)據(jù)的index)
• 對(duì)header，當(dāng)?shù)谝恍袨樽址?，則第一行默認(rèn)為表頭；當(dāng)?shù)谝恍信c其他數(shù)據(jù)類型相同時(shí)，也會(huì)把第一行當(dāng)作表頭，所以無表頭時(shí)應(yīng)設(shè)置header=None

header傳入list參數(shù)(元素代表取對(duì)應(yīng)行號(hào))怎么用？

read_csv的參數(shù)skip_blank_lines=True會(huì)忽略注釋行和空行，其中注釋行是用什么符號(hào)注釋的？（試了一下，行首用’#'注釋的不對(duì))

到此這篇關(guān)于pandas讀取csv格式數(shù)據(jù)時(shí)header參數(shù)設(shè)置方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas header參數(shù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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