pandas读取文件时默认把文件第一行当作列名，但是当文件第一行是有效数据时，不想将第一行作为列名，以下方式可以取消：
给 pands.read_csv() 加上 header=None 参数
例如：

data = pandas.read_csv("data/TRAIN.tsv",sep='\t',header=None)
这里的sep参数设置为’\t’表示读tsv文件，因为csv文件默认分隔符是","，而tsv文件默认分隔符是’\t’。
                    pandas读取文件时默认把文件第一行当作列名，但是当文件第一行是有效数据时，不想将第一行作为列名，以下方式可以取消：给 pands.read_csv() 加上 header=None 参数例如：data = pandas.read_csv("data/TRAIN.tsv",sep='\t',header=None)这里的sep参数设置为’\t’表示读tsv文件，因为csv文件默认分隔符是","，而tsv文件默认分隔符是’\t’。...
				
可以使用pandas中的DataFrame()函数将list转换为dataframe，并使用参数columns指定第一行为表头。
示例代码如下：
import pandas as pd
data =[["Name", "Age", "Gender"],
        ["Alice", 25, "Female"],
        ["Bob", 30, "Male"]]
df = pd.D...
    def delbycelllist(self, readfrom=None, sheet_name='Sheet1', cgilist=None, cellnamelist=None):
        if cgilist:
            for cgi in cgilist:
                self.delbycelladj(cgi=cgi)
使用的函数： pd.read_csv()、pd.read_excel、pd.read_table()
tsv文件和csv文件
1.TSV 是Tab-separated values的缩写，即制表符分隔值。相对来说CSV，Comma-separated values（逗号分隔值）更常见一些
2.TSV是用制表符（Tab,’\t’）作为字段值的分隔符；CSV是用半角逗号（’,’）作为字段值的分隔符
3.当delimiter=’\t’时，被处理文件就是TSV
读取数据
				
导入数据集时，针对不同的数据类型，使用read.csv和read.table可以实现数据的读入，如果数据表过大，用fread也行。我习惯导入数据的时候直接把数据赋给一个对象（比如a）。
a <- read.csv(file = "C:/xx/x.csv", header=T)
a <- read.table(file = "C:/xx/x.txt", sep = "\t", header=T)
之前导入数据的时候，都是将数据集导入后，再执行如下操作来实现列名设置
#设置第一列为行名
data = pd.read_excel('订单表.xlsx', sheet_name=0)[:6]
# 将行标签修改为订单编号
print(data.set_index('订单编号'))
        产品  数量   
				
import pandas as pd
#read_table可以指定分隔符
data1=pd.read_csv=("test.csv")#自动把第一行作列属性，第一行不能用
data2pd.read_csv("test.cvs",hearder=None)#不把第一行作列属性data1=data1.conlumns(["A","B"])#修改列属性
data1=data1.reindex(["1"
data = pd.read_csv('./data.csv',header=None,encoding = 'gb18030')   # 编码格式要注意
将header的参数设置为None,问题解决。
给数据添加列名还可以用下面的方法：
data.columns = ['ID'...
想要读取第一行当中的内容可以采用如下格式：
data = read_csv(filename,header=None, usecols=[1], engine='python', skipfooter=footer)
header 可以指定None 来读取第一行
				
pandas读取表格的时候，经常把Excel表的列名也读取为数据。解决方法是把header设置为0而不是None
infection=pd.read_csv('dataset/data_processed/infection.csv', 
                                sep=',', 
                                header=0,
                                names=None)
若需要自己写列