Python 3.x pandas read_csv，数据和标题位于交替列中

我有一个生成的CSV文件

没有标题

在每一行中交替出现标题和数据（标题不会随行变化）

例如：

在我看来，这种格式是多余和麻烦的（我不明白为什么有人会用这种格式生成文件）。相同数据的正常/正常CSV（我可以使用

pd.read\u CSV（）

直接读取）：

我的问题是，如何将原始数据读取到pd数据框中？现在，我执行

读取\u csv

，然后删除所有备用列：

df=pd.read_csv(file, header=None)
df=df[range(1, len(df.columns), 2]

问题是我没有得到标题，除非我特别指定它们

---

是否有一种更简单的方法告诉熊猫，该格式的每一行都有数据和标题？

通过索引选择列，并使用get first row和pair值设置新列名称（假设pair columns具有与示例数据中相同的值）：

---

通过在中建立索引来选择列，并使用get first row和pair值设置新列名称（假设pair列具有与示例数据中相同的值）：

---

我没有进行测量，但我认为在筛选感兴趣的内容之前读取整个文件（冗余标题和实际数据）可能会有问题。因此我尝试利用可选参数

nrows

和

usecols

，以（希望）限制处理CSV输入文件所需的内存量

# --- Utilities for generating test data ---
import random as rd

def write_csv(file, line_count=100):
    with open(file, 'w') as f:
        r = lambda : rd.randrange(100);
        for i in range(line_count):
            line = f"imageId,{i},feat1,{r()},feat2,{r()},feat,{r()}\n"
            f.write(line)

file = 'text.csv'

# Generate a small CSV test file
write_csv(file, 10)

# --- Actual answer ---
import pandas as pd

# Read columns of the first row
dfi = pd.read_csv(file, header=None, nrows=1)
ncols = dfi.size

# Read data columns
dfd = pd.read_csv(file, header=None, usecols=range(1, ncols, 2))
dfd.columns = dfi.iloc[0, ::2].to_list()
print(dfd)

---

我没有进行测量，但我认为在筛选感兴趣的内容之前读取整个文件（冗余标题和实际数据）可能会有问题。因此我尝试利用可选参数

nrows

和

usecols

，以（希望）限制处理CSV输入文件所需的内存量

# --- Utilities for generating test data ---
import random as rd

def write_csv(file, line_count=100):
    with open(file, 'w') as f:
        r = lambda : rd.randrange(100);
        for i in range(line_count):
            line = f"imageId,{i},feat1,{r()},feat2,{r()},feat,{r()}\n"
            f.write(line)

file = 'text.csv'

# Generate a small CSV test file
write_csv(file, 10)

# --- Actual answer ---
import pandas as pd

# Read columns of the first row
dfi = pd.read_csv(file, header=None, nrows=1)
ncols = dfi.size

# Read data columns
dfd = pd.read_csv(file, header=None, usecols=range(1, ncols, 2))
dfd.columns = dfi.iloc[0, ::2].to_list()
print(dfd)

---

可能有一些模糊的业务需求以这种方式定义了csv，没有文档或指南吗？如果列一致，下面的答案会很好。可能有一些模糊的业务需求以这种方式定义了csv，没有文档吗使用它的提示或指导？如果列一致，那么下面的答案将很有效。您似乎在

df=pd.read\u csv（文件，标题=None）上构建解决方案

。请原谅我可能愚蠢的问题：

pd.read\u csv

是否包含一些懒惰的机制，这些机制一开始不会消耗所有冗余头的内存？@Wolf-老实说，不知道。我对熊猫世界比较陌生：你能确认我的回答显示了一种资源消耗较少的方法吗？你似乎是基于

df构建解决方案的=pd.read\u csv（文件，标题=无）

。请原谅我可能愚蠢的问题：

pd.read\u csv

是否包含一些懒惰的机制，这些机制一开始不会消耗所有冗余头的内存？@Wolf-老实说，不知道。我对熊猫世界比较陌生：你能确认我的回答显示了一种资源消耗较少的方法吗？我想，如果你要逐行阅读的话行，您也可以创建数据帧，而不是添加新的磁盘写入和读取。我认为，如果您要逐行读取数据帧，您也可以创建数据帧，而不是添加新的磁盘写入和读取。

#default headers
df = pd.read_csv(file, header=None)

df1 = df.iloc[:, 1::2]
df1.columns = df.iloc[0, ::2].tolist()
print (df1)
   imageId  feat1  feat2  feat
0        0     30     34    90
1        1      0      4    89
2        2      3      3    80

# --- Utilities for generating test data ---
import random as rd

def write_csv(file, line_count=100):
    with open(file, 'w') as f:
        r = lambda : rd.randrange(100);
        for i in range(line_count):
            line = f"imageId,{i},feat1,{r()},feat2,{r()},feat,{r()}\n"
            f.write(line)

file = 'text.csv'

# Generate a small CSV test file
write_csv(file, 10)

# --- Actual answer ---
import pandas as pd

# Read columns of the first row
dfi = pd.read_csv(file, header=None, nrows=1)
ncols = dfi.size

# Read data columns
dfd = pd.read_csv(file, header=None, usecols=range(1, ncols, 2))
dfd.columns = dfi.iloc[0, ::2].to_list()
print(dfd)