Python Pandas创建包含第一个标题列的数据帧'；这是我们自己的一排

我正在与管理员一起工作，使用

pd.DataFrame.from_csv（path_to_data，sep=“，”）

创建pandas

DataFrame时遇到问题，这似乎可以很好地加载数据，但第一个标题列被移动到第1行的情况除外，如下所示：


箭头指示源应位于何处。以下是CSV格式的原始数据片段：

Source,Actor1Type1Code,Actor1Type2Code,Actor1Geo_CountryCode,Target,Actor2Type1Code,Actor2Type2Code,Actor2Geo_CountryCode,EventCode,f0_
PRINCE,GOV,,CA,CITIZEN,CVL,,CA,051,61
MEDIA,MED,,CA,MINIST,GOV,,CA,090,39
SUPREME COURT,JUD,,CA,DOCTOR,HLH,,CA,060,31
POLICE,COP,,CA,TORONTO,,,CA,173,31
PUBLISHER,MED,,CA,BUSINESS,BUS,,CA,010,29
HOSPITAL,HLH,,CA,POLICE,COP,,CA,043,28
HOSPITAL,HLH,,CA,TORONTO,,,CA,043,26
POLICE,COP,,CA,HOSPITAL,HLH,,CA,042,26
PRIME MINISTER,GOV,,CA,GERMANY,,,FR,042,22

谢谢

卡尔文
不要使用来自_csv的
，
它不再被维护，请使用：

或通过参数：

因此，它不会将第一列解释为索引列
如果我的答案回答了你的问题，你能接受吗？我知道，我的答案左上角会有一个空的勾号，谢谢。虽然我知道这正是问题所在，但我要等到以后才能真正测试它。但我现在会接受的。谢谢你的回复！我确信这是文档的问题：显示
index\u col
的默认值是
0
，因此它将您的第一个col作为索引，将其设置为
None
或使用
pd.read\u csv
将很好地工作，这就是问题所在。
In [244]:

t="""Source,Actor1Type1Code,Actor1Type2Code,Actor1Geo_CountryCode,Target,Actor2Type1Code,Actor2Type2Code,Actor2Geo_CountryCode,EventCode,f0_
PRINCE,GOV,,CA,CITIZEN,CVL,,CA,051,61
MEDIA,MED,,CA,MINIST,GOV,,CA,090,39
SUPREME COURT,JUD,,CA,DOCTOR,HLH,,CA,060,31
POLICE,COP,,CA,TORONTO,,,CA,173,31
PUBLISHER,MED,,CA,BUSINESS,BUS,,CA,010,29
HOSPITAL,HLH,,CA,POLICE,COP,,CA,043,28
HOSPITAL,HLH,,CA,TORONTO,,,CA,043,26
POLICE,COP,,CA,HOSPITAL,HLH,,CA,042,26
PRIME MINISTER,GOV,,CA,GERMANY,,,FR,042,22"""
df = pd.read_csv(io.StringIO(t))
df
Out[244]:
           Source Actor1Type1Code  Actor1Type2Code Actor1Geo_CountryCode  \
0          PRINCE             GOV              NaN                    CA   
1           MEDIA             MED              NaN                    CA   
2   SUPREME COURT             JUD              NaN                    CA   
3          POLICE             COP              NaN                    CA   
4       PUBLISHER             MED              NaN                    CA   
5        HOSPITAL             HLH              NaN                    CA   
6        HOSPITAL             HLH              NaN                    CA   
7          POLICE             COP              NaN                    CA   
8  PRIME MINISTER             GOV              NaN                    CA   

     Target Actor2Type1Code  Actor2Type2Code Actor2Geo_CountryCode  EventCode  \
0   CITIZEN             CVL              NaN                    CA         51   
1    MINIST             GOV              NaN                    CA         90   
2    DOCTOR             HLH              NaN                    CA         60   
3   TORONTO             NaN              NaN                    CA        173   
4  BUSINESS             BUS              NaN                    CA         10   
5    POLICE             COP              NaN                    CA         43   
6   TORONTO             NaN              NaN                    CA         43   
7  HOSPITAL             HLH              NaN                    CA         42   
8   GERMANY             NaN              NaN                    FR         42   

   f0_  
0   61  
1   39  
2   31  
3   31  
4   29  
5   28  
6   26  
7   26  
8   22  

df = pd.DataFrame.from_csv(io.StringIO(t), index_col=None)