你误会了，我是想每个文件中，都保留对应的列名

明白了，如果你想确保每个单独的文件，在处理过程中仍然保留其原始列名，特别是对于包含复杂列名的文件如`DE-48h-1`这样的情况，当从CSV文件中读取数据时，你应该使用`pandas`的`read_csv`函数并指定`header`参数为`None`，这样默认会保留所有行作为列名。然后，你可以手动创建一个新的DataFrame，并将列名添加到相应的位置。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 假设species_times是一个列表，存储了每个文件的名称
species_times = ...  # 比如 species_times = ['DE-Hg-48h', 'GS-Hg-48h', 'MH-Hg-48h']

for specie, time in species_times:
    df = pd.read_csv(os.path.join(path3, specie + '_' + time + '.tsv'), header=None)
    
    # 将列名添加到df的第0行，假设Protein.Group和Protein.Names是固定的列名
    df.columns = ['Protein.Group', 'Protein.Names'] + [specie + '-' + time + '-{}'.format(i) for i in range(1, 4)]

    # 然后进行后续的数据处理
    process_data(df)

# process_data函数用于处理df数据...

在这个例子中，每个文件都会被处理成期望的结构，同时保留原始列名。如果你有任何关于这个过程的问题，或者其他细节，请随时提问。