python的pandas工具包，保存.csv文件时不要表头的实例

首先，需要说明一下什么是pandas工具包。pandas是一个Python语言下的数据分析包，主要用于数据挖掘和数据分析，它便于数据的组织、清洗、统计和表示。pandas中的数据结构包括Series和DataFrame。Series是一维数组，类似于Excel表格中的列，而DataFrame则类似于Excel表格中的整张表。

接下来，我们来详细讲解如何使用pandas保存csv文件时不要表头。

1. 保存csv文件时删除表头

在使用to_csv()函数导出数据时，可以通过设置参数header来控制是否在文件中包含表头。如果header设置为True，则在文件中保存表头。如果header设置为False，则会删除文件中保存的表头。

以下是一个简单的示例：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'age': [24, 30, 26]})
df.to_csv('people.csv', header=False)

在上述示例中，我们首先创建了一个DataFrame对象。然后，我们使用to_csv()方法将DataFrame对象保存为csv文件。通过设置header参数为False，我们将在文件中删除表头。

1. 将数据中的第一行作为表头

如果你的数据集已经包含了表头，但是你只想保存其中的数据，你可以使用skiprows参数来跳过表头行数。如果你想将表头行作为csv文件的表头，可以设置header参数为0。

以下是一个示例代码，可以将csv文件中的第一行数据作为表头，其余数据作为文件的内容：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('people_with_header.csv', skiprows=0)
df.to_csv('people_without_header.csv', header=False)

在上述示例中，我们首先使用read_csv()方法读取名为people_with_header.csv的csv文件。由于该文件包含了表头，因此我们将skiprows参数设置为0。然后，我们使用to_csv()方法将DataFrame对象保存为people_without_header.csv文件，并将header参数设置为False。

需要注意的是，通过不同的header参数设置，可以在csv文件中灵活地控制是否输出表头。以上就是关于python的pandas工具包，如何保存.csv文件时不要表头的实例的完整攻略，希望可以帮助到你。