Python 合并数据帧上的多索引列名

我有一个csv文件，它的列名在不同的行上分开，如下所示：

ID,Flow,Flow
,,Type
1,21.79,1
2,1129.32,0

因此，列名是ID、Flow和Flow Type。当我将此csv作为多索引数据帧读取时：

df = pandas.read_csv(path, header = [0,1])

我最终得到了

               ID                Flow      
Unnamed: 0_level_1  Unnamed: 1_level_1  Type 
1                    21.79                1                             
2                    1129.32              0

有没有一种简单的方法可以合并列名，这样我就可以得到一个带有列名的简单列索引？最后，我想有相当于

pandas.DataFrame({'ID': [1,2], 'Flow': [21.79, 1129.32], 'Flow Type': [1,0]})

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此方法假定您知道列的顺序及其名称，以及要跳过的行数

如果是的话，你可以

pd.read_csv'temp.csv'，skiprows=2，name=['ID'，'Flow'，'Flow Type']

这里，列名是['ID'、'Flow'、'Flow Type']，我们将从'temp.csv'文件中跳过skiprows=2

应以预期方式读取csv。但是，如果列顺序和skiprows发生变化，此方法将不起作用。

pd.read\u csv'temp.csv'，skiprows=2，name=['ID'，'Flow'，'Flow Type']可能是什么？假设您知道标题名称，那么您可以跳过。