csv.reader不读取表头

时间: 2023-10-09 07:15:20 浏览: 260

python读csv文件时指定行为表头或无表头的方法

在Python中，处理CSV文件是常见的任务，特别是当你需要处理数据时。`pandas`库提供了方便的`read_csv()`函数，可以灵活地处理带有或不带表头的CSV文件。`header`参数是控制这一行为的关键。 1. **默认表头行为**：当不指定`header`参数或将其设为默认值`0`时，`read_csv()`会将文件的第一行作为列名。例如： ```python import pandas as pd df1 = pd.read_csv('target.csv', encoding='utf-8') ``` 在这个例子中，`target.csv`的第一行被视为列名，数据被加载到DataFrame `df1`中。 2. **指定表头行**：如果你希望从第二行开始作为表头，可以将`header`参数设为`1`。例如： ```python df2 = pd.read_csv('target.csv', encoding='utf-8', header=1) ``` 此时，第二行将作为列名，其余行作为数据。 3. **无表头文件**：如果CSV文件没有表头，你可以将`header`参数设为`-1`。这将使得`pandas`不会尝试读取任何行作为列名，而是将所有行都视为数据。例如： ```python df3 = pd.read_csv('target.csv', encoding='utf-8', header=-1) ``` 在这种情况下，`df3`的列名将是默认生成的`0, 1, 2, ...`。除了读取CSV文件，有时你可能需要删除文件中的表头。这可以通过编程实现，如上述描述的`removeCsvHeader.py`脚本所示。这个脚本会遍历当前目录下的所有CSV文件，读取它们的内容，跳过第一行（表头），然后将剩余的数据写回同一个文件，但删除了原来的表头。以下是脚本的简化版本： ```python import csv import os # 创建一个名为'headerRemoved'的目录，如果已存在则不覆盖 os.makedirs('headerRemoved', exist_ok=True) # 遍历当前目录下的所有CSV文件 for csv_filename in os.listdir('.'): if not csv_filename.endswith('.csv'): continue # 跳过非CSV文件 # 打开CSV文件，创建一个CSV Reader对象 with open(csv_filename, 'r', newline='') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) # 创建一个CSV Writer对象，用于写入新的无表头文件 new_file_name = os.path.join('headerRemoved', csv_filename) with open(new_file_name, 'w', newline='') as new_csvfile: writer = csv.writer(new_csvfile) # 跳过第一行（表头） next(reader) # 或者 reader.__next__() # 将剩余行写入新文件 for row in reader: writer.writerow(row) ``` 这个脚本创建了一个名为`headerRemoved`的新目录，将去除表头的CSV文件存放在其中。这样，原始文件保持不变，而新的文件则没有表头。 Python提供了强大的工具来处理CSV文件，无论是读取、解析还是操作数据，都能高效地完成。`pandas`库的`read_csv()`函数尤其适合处理有表头的数据，而通过简单的文件操作，我们可以方便地删除文件中的表头。对于大量文件的操作，编写自动化脚本能显著提高效率。

好的，我知道你想问的问题了。通常读取 CSV 文件时，如果不想读取表头，可以使用 `next()` 函数跳过第一行，就像这样： ``` import csv with open('data.csv', newline='') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) next(reader) # 跳过表头 for row in reader: print(row) ``` 这样就可以跳过表头，读取数据行了。希望能帮到你！

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<_csv.reader object at 0x000001A5076B3760>

AttributeError: '_csv.reader' object has no attribute 'writerow'

AttributeError: '_csv.reader' object has no attribute 'next'

with open('score.csv', 'r', newline='') as f: reader = csv.reader(f) header = next(reader) data = [] for row in reader:

data_reader=csv.DictReader(csvfile)

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