pd.read_csv的 header参数

pd.read_csv的header参数用于指定哪一行作为列名。默认情况下，header参数的值为"infer"，表示自动推断列名所在的行。如果header参数的值为None，则不将任何行作为列名，所有数据将被视为数据行。

如果数据文件中的第一行是列名，则可以将header参数设置为0，表示将第一行作为列名。如果数据文件中没有列名，可以将header参数设置为None。

以下是header参数的几种常见用法：
1. header=None：将所有行都视为数据行，不将任何行作为列名。
2. header=0：将第一行作为列名。
3. header=n：将第n行作为列名，其中n是一个非负整数。

相关问题

pd.read_csv header

pd.read_csv中的header参数是用来指定数据文件中哪一行作为列名的。如果header=None，则表示数据文件中没有列名，需要手动指定列名。如果header=，则表示数据文件中第一行作为列名。如果header=n（n为整数），则表示数据文件中第n行作为列名。

pd.read_csv中header参数的作用

`header`参数是`pandas`中`read_csv()`函数的一个可选参数，它的作用是指定哪一行作为列名（header），也可以设置为`None`表示没有列名。默认情况下，`header=0`，也就是第一行作为列名。

例如，如果你的CSV文件第一行是列名，那么可以将`header`参数设置为0或者省略不写：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', header=0) # 或者 pd.read_csv('data.csv')

如果没有列名，可以将`header`参数设置为`None`：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', header=None)

在某些情况下，你可能需要指定多行作为列名，这时可以将`header`参数设置为一个整数列表，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', header=[0,1])

这将使用第一行和第二行作为列名。