pandas read_csv读取不含列标题的csv数据与读取含列标题的csv数据但不读进来列标题 在header上设置

如果你的csv文件不包含列标题，可以在读取时不设置header参数，例如：

import pandas as pd

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

如果你的csv文件包含列标题，但是不想将列标题读进来，可以在读取时将header参数设置为None，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', header=None, skiprows=1)

其中skiprows参数用于跳过第一行，也就是列标题所在的行。这样就可以读取不含列标题的csv数据或者读取含列标题的csv数据但不读进来列标题。

相关问题

pandas.read_csv读取其中一列

你可以通过pandas.read_csv中的usecols参数来指定读取的列，例如：

import pandas as pd

# 读取csv文件中的name列
df = pd.read_csv('data.csv', usecols=['name'])

如果你只需要读取csv文件中的某一列数据作为一个Series对象，可以使用pandas的Series对象的from_csv方法，例如：

import pandas as pd

# 读取csv文件中的name列数据作为Series对象
s = pd.Series.from_csv('data.csv', header=0, index_col=0)

其中，header参数表示是否将第一行作为列名，index_col参数表示将哪一列作为索引列。

pandas read_csv函数

pandas.read_csv 函数用于读取 CSV 文件并将其转换为 DataFrame 类型。它有多种参数，其中一些常用的包括：

1. filepath_or_buffer：文件路径或文件对象的字符串或文件描述符，默认为 None。
2. sep：指定 CSV 文件中的字段分隔符，默认为逗号（,）。
3. header：指定哪一行作为列名，默认为 0，即第一行。
4. index_col：指定哪一列作为索引，默认为 None。
5. usecols：指定哪些列需要读取，默认为 None，表示读取所有列。
6. dtype：指定每列的数据类型，默认为 None，表示自动推断数据类型。
7. skiprows：指定要跳过的行数，默认为 None，表示不跳过任何行。
8. nrows：指定要读取的行数，默认为 None，表示读取所有行。
9. na_values：指定哪些值应视为缺失值，默认为 None。

示例代码：

import pandas as pd

# 读取文件
df = pd.read_csv('data.csv', sep=',', header=0, index_col=None, usecols=None, dtype=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None)

# 打印前5行
print(df.head())