Python 将行内容按元素方式连接到pandas中

有时我的csv有多个标题行，所有这些都很重要。例如，第二个标题行可能包含列中值的科学单位。我需要将标题行合并为一个标题行，以便对数字数据进行操作和绘图。我希望能够对csv中的前n行或数据帧中的行执行此操作，其中我指定了n

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欢迎就如何处理此问题提出其他建议。编辑每个csv是不可行的。熊猫在这里是初学者，但对编程并不陌生。

我通常按如下方式处理数据：

只是为您创建一些虚拟数据，请为将来做准备，这确实有助于其他人轻松回答您的问题。（也以防有人有更好的答案）

假设您的数据称为文件：

df_cols = pd.read_csv(file,nrows=1)

cols = df_cols.columns + ' ' + df_cols.iloc[0]
df = pd.read_csv(file,skiprows=1) # skip the string row so the dtypes are numbers/floats.
df.columns = cols
print(df)
pore throat radius (nm)     Injection Pressure (psi)
1   21638.00    4.93
2   20542.00    5.19
3   19431.20    5.49
4   18262.85    5.82

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老实说，我会读两次

csv

，第一行只有2行，第二行获取所有数据。由于以上内容都是

对象

，因此您必须适当地转换所有数据类型，而不是让

熊猫

自动转换。您能否将csv的前几行作为格式化文本（在代码块中）发布而不是上面的图片？作为一个经常清理混乱的SAP数据的人，其中包含n行标题（主要是交叉表），我同意ALollz，读取df两次或使用

.loc

或

.iloc

对其进行切片，以理清标题。我们可以读取一次文件，循环n行，将每列的行合并存储在新的数据框中，按原样填充数据框中的其余文件数据。

df_cols = pd.read_csv(file,nrows=1)

cols = df_cols.columns + ' ' + df_cols.iloc[0]
df = pd.read_csv(file,skiprows=1) # skip the string row so the dtypes are numbers/floats.
df.columns = cols
print(df)
pore throat radius (nm)     Injection Pressure (psi)
1   21638.00    4.93
2   20542.00    5.19
3   19431.20    5.49
4   18262.85    5.82