寫在前面

使用pandas中read_csv讀取csv數據時，對于有表頭的數據，將header設置為空(None)，會報錯：pandas_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.raise_parser_error() ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 4 fields in line 2, saw 5 。

查看pandas官方文檔發現，read_csv讀取時會自動識別表頭，數據有表頭時不能設置header為空（默認讀取第一行，即header=0)；數據無表頭時，若不設置header，第一行數據會被視為表頭，應傳入names參數設置表頭名稱或設置header=None。

參考文檔

這是pandas的read_csv的官方文檔: python - pandas.read_csv

read_csv的header參數

使用pandas的read_csv讀取數據時，header參數表頭名稱設置(即各列數據對應名稱)，下面是文檔中對header參數的說明：

其中指出，表頭可根據數據格式推斷各列名稱：默認情況下，

• 若未傳入names參數，則根據輸入文件的第一行推斷是否有表頭；
• 若傳入names參數，則names傳入的參數作為表頭（原數據有表頭則會替換原有表頭）。

下面是對read_csv的header參數測試

header參數測試

測試數據 兩個csv(用逗號隔開)格式的文件，這里是用Excel打開，分別是帶有表頭和不帶表頭的數據：

默認header 下面是header默認情況下，對有表頭的數據識別第一行作為header（即header=0）[ 數據沒有給出index名稱，這里設置 index_col=False，不設置默認第一列為index（而表頭仍是4列，最后一列數據為NaN）， index_col參數與 header類似可自動識別。

設置header=None 對有表頭的數據設置 header=None則會報錯：

?

對無表頭的數據，則需設置 header=None，否則第一行數據被作為表頭：

思考

pandas是如何識別或區分數據和表頭名稱的 ？

• 對于index_col來說，若數據都是相同類型，比如數值型，則表示無index，輸出默認index為0,1,2,…；若數據第一列為字符，其他列為數值，則會將第一列視為index；若設置index_col=False, 則表示無index（默認將0, 1, 2,…作為數據的index)
• 對header，當第一行為字符，則第一行默認為表頭；當第一行與其他數據類型相同時，也會把第一行當作表頭，所以無表頭時應設置header=None

header傳入list參數(元素代表取對應行號)怎么用？

read_csv的參數skip_blank_lines=True會忽略注釋行和空行，其中注釋行是用什么符號注釋的？（試了一下，行首用’#'注釋的不對)