Python 熊猫读取_csv时不知道是否存在标头

我有一个包含已知列的输入文件，比如两列

Name

和

Sex

。有时它有标题行

Name，Sex

，有时它没有：

1.csv：

Name,Sex
John,M
Leslie,F

John,M
Leslie,F

2.csv：

Name,Sex
John,M
Leslie,F

John,M
Leslie,F

事先知道列的标识，是否有一种好方法可以使用相同的

read\u csv

命令处理这两种情况？基本上，我想指定

names=['Name'，'Sex']

，然后让它仅在头存在时推断

header=0

。我能想到的最好办法是：

• 1） 在执行读取csv之前读取文件的第一行，然后设置 参数适当

• 2） 只需执行

  df=pd.read\u csv（输入文件，名称=['Name'，'Sex'））

  ， 然后检查第零行是否与标题相同，如果 所以放下它（然后可能需要对行重新编号）

但对我来说，这并不是一个不寻常的用例。是否有一种内置的方法可以使用我没有想到的

read\u csv

来实现这一点？

使用新功能-：

使用方法：

我不确定这是否是最优雅的方式，但这也应该适用：

df = pd.read_csv(filename, header=None, names=cols)

if (df.iloc[0] == cols).all():
    df = df[1:].reset_index(drop=True)

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我想出了一种在事先不知道标题名称的情况下检测标题的方法：

如果有（df.iloc[0]。应用（lambda x:isinstance（x，str））：
df=df[1:]重置索引（drop=True）

通过稍微更改，它可以使用检测到的标题更新当前标题：

如果有（df.iloc[0]。应用（lambda x:isinstance（x，str））：
df=df[1:]。重置索引（drop=True）。重命名（columns=df.iloc[0]）

这将允许轻松选择所需的行为：

update_header=True
如果有（df.iloc[0].apply（lambda x:isinstance（x，str））：
新的_头=df.iloc[0]
df=df[1:]重置索引（drop=True）
如果更新\u头：
重命名（列=new_头，inplace=True）

优点：

• 不需要事先知道标题的名称
• 可用于在检测到现有标题时自动更新标题

缺点：

• 如果数据包含字符串，则无法正常工作。替换

  if any（）

  以要求所有元素都是字符串可能会有所帮助，除非数据还包含整行字符串

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感谢您提供的所有选项！最后一个版本在我看来仍然是最干净的，所以我想我会使用这种方法。我将暂时不回答这个问题，如果没有其他问题，我将在几天后接受。感谢您提供的有用答案，对于我来说，我必须在read_csv中设置index_col=False，以便在有标题时对齐第一行。