Python 具有多个标头排列的Pandas read_csv

我想使用Pandas read_csv，但我找不到正确的选项使其正确阅读

使用给定的CSV

DATETIME,A1_Pin,A2_Pin,A3_Pin,A4_Pin
2018/01/01 06:23:34.000,1,2,3,4
2018/01/01 06:24:34.000,1,2,3,4
2018/01/01 06:25:34.000,1,2,3,4
2018/01/01 06:26:34.000,1,2,3,4
2018/01/01 06:27:34.000,1,2,3,4
2018/01/01 06:28:34.000,1,2,3,4
2018/01/01 06:29:34.000,1,2,3,4
2018/01/01 06:30:34.000,1,2,3,4
DATETIME,A1_Pin,A3_Pin,A2_Pin
2018/01/01 06:31:34.000,1,3,2

头球总是可以在我身上改变

因此，编写一个程序对这些值求和并不一定有效

import pandas as pd

data = pd.read_csv("datatable.csv")

print(data)

print(data.sum())

结果是

                  DATETIME  A1_Pin  A2_Pin  A3_Pin  A4_Pin
0  2018/01/01 06:23:34.000       1       2       3     4.0
1  2018/01/01 06:24:34.000       1       2       3     4.0
2  2018/01/01 06:25:34.000       1       2       3     4.0
3  2018/01/01 06:26:34.000       1       2       3     4.0
4  2018/01/01 06:27:34.000       1       2       3     4.0
5  2018/01/01 06:28:34.000       1       2       3     4.0
6  2018/01/01 06:29:34.000       1       2       3     4.0
7  2018/01/01 06:30:34.000       1       2       3     4.0
8                 DATETIME  A1_Pin  A3_Pin  A2_Pin     NaN
9  2018/01/01 06:31:34.000       1       2       3     NaN
DATETIME    2018/01/01 06:23:34.0002018/01/01 06:24:34.000...
A1_Pin                                        11111111A1_Pin1
A2_Pin                                        22222222A3_Pin2
A3_Pin                                        33333333A2_Pin3
A4_Pin                                                     32
dtype: object

---

您的CSV文件格式不正确，无法使用read_CSV读取。如果第一个列名始终为DATETIME，则可以将文件拆分为多个文件，并分别读取每个文件。绝对不是传统样式的CSV，我可以理解原因，因为如果删除或添加传感器，它可以更改您记录的数据点数量。