python dataframe：命名列正在生成新列

我在txt文件中有csv数据，如：

20050601,      25.22,      25.31,      24.71,      24.71,   27385
20050602,      24.68,      25.71,      24.68,      25.45,   16919
20050603,      25.07,      25.40,      24.72,      24.82,   12632

我想将此数据放入一个pandas数据框，其中的列名为

日期

，

关闭

，

高

，

低

，

打开

，

卷

当我使用此代码时：

df = pd.read_table(File,header=None,names=['date', 'close', 'high', low', 'open', 'volume'])

输出为：

                                             date  close  high  low  \
0     20050601,      25.22,      25.31,      24.71, ...    NaN   NaN  NaN   
1     20050602,      24.68,      25.71,      24.68, ...    NaN   NaN  NaN   
2     20050603,      25.07,      25.40,      24.72, ...    NaN   NaN  NaN   
  open  volume  
0      NaN     NaN  
1      NaN     NaN  
2      NaN     NaN  `

                                                      0
0     20050601,      25.22,      25.31,      24.71, ...
1     20050602,      24.68,      25.71,      24.68, ...
2     20050603,      25.07,      25.40,      24.72, ...

当我使用：

df = pd.read_table(File,header=None)

输出为：

                                             date  close  high  low  \
0     20050601,      25.22,      25.31,      24.71, ...    NaN   NaN  NaN   
1     20050602,      24.68,      25.71,      24.68, ...    NaN   NaN  NaN   
2     20050603,      25.07,      25.40,      24.72, ...    NaN   NaN  NaN   
  open  volume  
0      NaN     NaN  
1      NaN     NaN  
2      NaN     NaN  `

                                                      0
0     20050601,      25.22,      25.31,      24.71, ...
1     20050602,      24.68,      25.71,      24.68, ...
2     20050603,      25.07,      25.40,      24.72, ...

我认为当header设置为none时，header中的零位于最右边的列上，并导致新名称移到它的右边，从而创建新列。不过我不确定

谢谢所有能帮助我的人

我解决了这个问题：

df = pd.read_table(File,names=['date','close','high','low','open','volume'],sep=',' )

有人知道为什么

sep='，“

会使它花费2倍的时间吗？

您可以与分隔符

、\s+

一起使用，以指示

、

和任意空白：

import pandas as pd
import io

temp=u"""20050601,      25.22,      25.31,      24.71,      24.71,   27385
20050602,      24.68,      25.71,      24.68,      25.45,   16919
20050603,      25.07,      25.40,      24.72,      24.82,   12632"""


#after testing change io.StringIO(temp) to filename
df = pd.read_csv(io.StringIO(temp), 
                 sep=",\s+", 
                 header=None, 
                 names=['date','close','high','low','open','volume'], 
                 engine='python')

print df

       date  close   high    low   open  volume
0  20050601  25.22  25.31  24.71  24.71   27385
1  20050602  24.68  25.71  24.68  25.45   16919
2  20050603  25.07  25.40  24.72  24.82   12632

---

因为它可以正常工作，而以前不能正常工作？如果您的分隔符是

，

为什么不使用

pd.read\u csv

？