Python如何读取csv文件时添加表头/列名

当Python读取CSV文件时，默认情况下没有表头/列名。但是，在处理CSV文件时，表头非常重要，因为它可以为每列提供有意义的名称，使得后续的数据处理变得更加易于理解和稳定。在Python中，可以通过许多方法向CSV文件中添加表头/列名。这里提供两种常见的实现方式。

方法一：使用csv.DictReader（）函数添加表头/列名

csv.DictReader（）函数可以将CSV文件读取为字典，而不是默认的列表形式。在字典中，键表示表头/列名，值表示文件中的值。此时，就可以直接在代码中手动添加表头。以下是示例代码：

import csv  

with open('example.csv') as csvfile:
    reader = csv.DictReader(csvfile)
    for row in reader:
        print(row['Name'], row['Age'], row['Country']) 

在本示例中，先使用csv.DictReader（）函数读取CSV文件，然后用row['Name']等键来直接读取每个列的值。其中，示例文件example.csv文件格式如下（没有表头）：

Lisa,21,America  
John,30,Canada 
Kate, 25,France 

在代码中，可以使用以下语句来添加表头行：

header = ['Name', 'Age', 'Country'] 

即：

import csv  

with open('example.csv') as csvfile:
    header = ['Name', 'Age', 'Country']
    reader = csv.DictReader(csvfile, fieldnames=header)
    for row in reader:
        print(row['Name'], row['Age'], row['Country']) 

虽然在读取CSV文件时添加表头不是很方便，但在其他代码中使用表头名代替列索引时，可以提高可读性。

方法二：使用pandas模块添加表头列名

pandas模块是Python中一个强大的数据处理库。在使用pandas读取CSV时，可以轻松地添加表头/列名。以下是示例代码：

import pandas as pd    

df = pd.read_csv('example.csv', header=None, names=['Name', 'Age', 'Country'])
print(df)

在本示例中，DataFrame对象允许调用read_csv函数读取CSV文件。header参数被设置为none，则在读取文件时，会自动添加数字索引作为表头，而names参数使用列表包含所有表头名称。在此例中，示例文件example.csv文件格式如下（没有表头）：

Lisa,21,America  
John,30,Canada 
Kate, 25,France 

在读取CSV文件时使用以下代码添加表头：

names=['Name', 'Age', 'Country']

即，完整代码为：

import pandas as pd    

names=['Name', 'Age', 'Country']
df = pd.read_csv('example.csv', header=None, names=names)
print(df)

使用pandas进行CSV文件处理，是Python数据分析中非常流行的方式之一，此方法也更简洁。