如何使python代码接受任何csv列名

我希望我的代码能够识别具有特定编号（如坐标编号（3°12'45.5”）的csv列，并拆分坐标编号。我的意思是，我希望代码能够接受任何csv列名。在下面的代码中，代码只能接受列名（“lat”、“long”）被分配到csv文件。如果我决定读取另一个具有不同列名的csv文件，我必须更改代码中的列名。我的目标是，尽管更改了csv文件，但我不想更改代码中的列名。以下是csv文件中的表格示例

lat           long
3°34'45.5"N   8°18'45.5"E
3°56'60.5"N   8°12'72.5"E
3°12'45.5"N   8°12'45.5"E
3°03'55.5"N   7°16'45.5"E

到目前为止，我掌握的代码是：

import pandas as pd

read= pd.read_csv(r"C:\Users\Temmy\Documents\COORD.csv", sep=",",
              engine="python",names=None)

#### csv column name is called "lat"#####
latt=pd.DataFrame(read['lat'].str.split(r'[°\'"]',3).tolist(),columns= ['degree','m','s','t'])
df=latt.drop('t',1)
df=df.apply(pd.to_numeric)
divide= df/[1,60,3600]
df["latitude"]=divide.sum(axis=1)
print(df["latitude"])

#### csv column name is called "long"#####
longg=pd.DataFrame(read['long'].str.split(r'[°\'"]',3).tolist(),columns= ['degree','m','s','t'])
df1=longg.drop('t',1)
df1=df1.apply(pd.to_numeric)
divide= df1/[1,60,3600]
df1["longitude"]=divide.sum(axis=1)
print(df1["longitude"])

mergee= pd.concat([df1["longitude"],df["latitude"]], axis=1)
print(mergee)

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如果我正确理解了您的问题，这将有助于：

pd.read_csv(r"C:\Users\Temmy\Documents\COORD.csv", skiprows=1, names=['lat', 'long'])

在这里，您可以阅读有关

read\u csv

参数的更多信息：