Python 如何以合并（连接）同名列的方式导入csv文件？

我有一个csv文件，其中每个列名存在三次。也就是说，对于文件中找到的每个列标题/名称，都有三个同名的不同列集。下面是此文件的简化版本

   X  Y  Z  X  Y  Z  X  Y  Z
0  1  1  1  3  3  3  5  5  5  
1  2  2  2  4  4  4  6  6  6

从本质上讲，我试图做的是导入此文件，但也将具有相同名称的列组合在一起，因此它看起来像：

我遇到的主要问题是，当我使用

df=pd.read\u csv（file）

导入此文件时，它会自动为重复的列名添加后缀，这样我就无法使用我在网上看到的其他潜在修复（主要与groupby有关）。我还尝试设置参数

df=pd.read\u csv（file，header=None）

，看看是否可以做些什么，但是一旦我有了无头数据帧，我就立即迷路了

---

有人能帮我找到一个好方法吗？

试试

melt

然后用

cumcount

添加额外的列，然后

pivot

返回

s = df.melt()
s['v'] = s.groupby('variable').cumcount()
out = s.pivot('v','variable','value')
out
Out[75]: 
variable  X  Y  Z
v                
0         1  1  1
1         2  2  2
2         3  3  3
3         4  4  4
4         5  5  5
5         6  6  6

---

根据后缀的添加方式，您可以这样做来重命名它们

new_cols = []
for col in df.columns:
    new_cols.append(col.split('_')[0])
df.columns = new_cols

---

在split（）方法中，只需使用read_excel提供的内容（可以是.或u或其他内容）

在没有pandas的情况下读取csv，移动内容，然后转换为pandas dataframe

new_cols = []
for col in df.columns:
    new_cols.append(col.split('_')[0])
df.columns = new_cols