pd.read_csv包括第一行

pd.read_csv函数可以通过设置header参数来指定表头。默认情况下，header参数的值为0，表示将第一行作为表头。如果想要将第一行也作为数据的一部分，可以设置header参数为None或者-1。例如，df1 = pd.read_csv(r'/home/LX/DNN_XGB/Dataset/csv/AAC_N1.csv', header=None)将第一行也作为数据的一部分读取进来。

相关问题

pd.read_csv 读取第一行

当使用pd.read_csv读取文件时，默认情况下会将文件的第一行作为表头。不过，你也可以通过添加header参数来自定义表头或者设置header=None来指定没有表头。例如，你可以使用以下代码来读取文件并获取第一行数据：

df = pd.read_csv(file_path, header=0)

在这个例子中，header=0表示将文件的第一行作为表头。如果你希望没有表头，你可以使用header=None参数：

df = pd.read_csv(file_path, header=None)

这样，pd.read_csv将不会将文件的第一行作为表头，而是将其作为数据的一部分进行处理。

pd.read_csv()指定行索引

pd.read_csv()可以通过index_col参数来指定行索引。index_col可以接受一个整数、字符串、整数/字符串的序列或False。如果index_col为False，则不使用任何列作为行索引。如果index_col为整数或字符串，则使用指定的列作为行索引。如果index_col为整数/字符串的序列，则使用多个列作为层次化索引。例如：

# 不使用任何列作为行索引
pd.read_csv(data, index_col=False)

# 使用第一列作为行索引
pd.read_csv(data, index_col=0)

# 使用指定列名作为行索引
pd.read_csv(data, index_col='年份')

# 使用多个列作为层次化索引
pd.read_csv(data, index_col=['a','b'])

# 按列索引指定多个索引
pd.read_csv(data, index_col=[0, 3])