Pandas 熊猫-如何为数据文件中未标记的列指定标签

我有一个由六列数据组成的大型数据文件，每列都是未标记的（文件顶部缺少带有列名的标题），我希望对其执行分析。如何读入数据并为每个列指定名称？考虑到以下几点：

dgold_names = [ , , , , , ]
dgnew_names = [ 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']
dg.rename(columns = dict(zip(dgold_names,dgnew_names)), inplace = True)

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我在正确的轨道上吗？

由于

键不能复制，我们可以拆分它们，分配并返回
concat

df1=df.loc[:,df.columns=='']
df2=df.loc[:,~(df.columns=='')]
df1.columns=df1.columns=list('ABCDEF')
df=pd.concat([df1,df2],axis=1)

由于
键
不可复制，我们可以将它们拆分、分配和
concat
返回

df1=df.loc[:,df.columns=='']
df2=df.loc[:,~(df.columns=='')]
df1.columns=df1.columns=list('ABCDEF')
df=pd.concat([df1,df2],axis=1)

如果使用
.read\u csv（）
读取数据，则可以使用参数
names
传递列名，如下所示。read\u csv（'data.csv'，names=['A'，'B'，'C'，'D'，'E'，'F']

Hi@dzakyputra，即使这样对我也有效，但还有其他方法吗？如果有人有其他解决方案，请发布。如果您使用

.read_csv（）

读取数据，您可以使用参数

names

传递列名，如

。read_csv（'data.csv'，names=['A'，B'，C'，D'，E'，F']

Hi@dzakyputra，即使这样做对我也有效，但还有其他方法吗？如果有人有其他解决方案，请发帖。