python pd.read_table读取文件时重新定义表头

可以使用 `header` 参数来重新定义表头。具体方法如下：

假设你有一个名为 `data.txt` 的文件，其中包含以下内容：

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4 5 6
7 8 9

使用 `pd.read_table` 读取文件并重新定义表头：

import pandas as pd

# 读取文件并指定分隔符为 空格
df = pd.read_table('data.txt', sep=' ', header=None)

# 重新定义表头
df.columns = ['A', 'B', 'C']

print(df)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9

相关问题

pd.read_table中header参数如何使用

`header`参数用于指定源文件中哪一行作为列名（即表头），默认为第一行。如果源文件中不存在表头，可以将`header`设置为`None`。

例如，读取一个以制表符分隔的文件，第一行为表头：

import pandas as pd

df = pd.read_table('data.txt', header=0, sep='\t')

这里将`header`设置为`0`，表示第一行是表头。`sep`参数指定了分隔符为制表符。

如果源文件中不存在表头，可以使用以下方式：

df = pd.read_table('data.txt', header=None, sep='\t', names=['col1', 'col2', 'col3'])

这里将`header`设置为`None`，并通过`names`参数指定列名。

read_table读取txt文件

read_table是pandas库中的一个函数，可以用来读取文本文件中的数据，并将其转换为DataFrame对象。

read_table的基本用法如下：

import pandas as pd

df = pd.read_table('filename.txt', sep='\t')

其中，'filename.txt'是要读取的文本文件名，sep参数指定了文本文件中的字段分隔符，通常为制表符'\t'。

如果文本文件中包含表头，则可以添加header参数，以指定哪一行是表头：

df = pd.read_table('filename.txt', sep='\t', header=0)

以上代码中，header=0表示第一行是表头。