Python 将列标题添加到数据帧。。但是楠'；s所有数据，即使标题是相同的维度

我正在尝试将列标题添加到csv文件中，我已使用Pandas将其解析为数据帧

dfTrades = pd.read_csv('pnl1.txt',delim_whitespace=True,header=None,);
dfTrades = dfTrades.drop(dfTrades.columns[[3,4,6,8,10,11,13,15,17,18,25,27,29,32]], axis=1)     # Note: zero indexed
dfTrades = dfTrades.set_index([dfTrades.index]);
df = pd.DataFrame(dfTrades,columns=['TradeDate',
                                      'TradeTime',
                                      'CumPnL',
                                      'DailyCumPnL',
                                      'RealisedPnL',
                                      'UnRealisedPnL',
                                      'CCYCCY',
                                      'CCYCCYPnLDaily',
                                      'Position',
                                      'CandleOpen',
                                      'CandleHigh',
                                      'CandleLow',
                                      'CandleClose',
                                      'CandleDir',
                                      'CandleDirSwings',
                                      'TradeAmount',
                                      'Rate',
                                      'PnL/Trade',
                                      'Venue',
                                      'OrderType',
                                      'OrderID'
                                      'Code']);


print df

数据结构如下：

01/10/2015 05:47.3  190 190 -648 838 EURNOK -648 0  0 611   -1137   -648 H 2     -1000000   9.465   -648    INTERNAL    IOC 287 AS

熊猫返回的是：

  TradeDate  TradeTime  CumPnL  DailyCumPnL  RealisedPnL  UnRealisedPnL  \
0            NaN        NaN     NaN          NaN          NaN            NaN   ...

如果您能就此问题提供任何建议，我将不胜感激

谢谢

附言。 感谢埃德的回答。 我已经试过你的建议了

df = dfTrades.columns=['TradeDate',
                   'TradeTime',
                   'CumPnL',
                   'DailyCumPnL',
                   'RealisedPnL',
                   'UnRealisedPnL',
                   'CCYCCY',
                   'CCYCCYPnLDaily',
                   'Position',
                   'CandleOpen',
                   'CandleHigh',
                   'CandleLow',
                   'CandleClose',
                   'CandleDir',
                   'CandleDirSwings',
                   'TradeAmount',
                   'Rate',
                   'PnL/Trade',
                   'Venue',
                   'OrderType',
                   'OrderID'
                   'Code'];

但现在问题已经演变为：

 ValueError: Length mismatch: Expected axis has 22 elements, new values have     21 elements

我采用了矩阵的形状，得到： dfTrades.shape

(12056, 22)

---

很遗憾，我仍然需要一些帮助：（

直接分配给列：

df.columns = ['TradeDate',
                                      'TradeTime',
                                      'CumPnL',
                                      'DailyCumPnL',
                                      'RealisedPnL',
                                      'UnRealisedPnL',
                                      'CCYCCY',
                                      'CCYCCYPnLDaily',
                                      'Position',
                                      'CandleOpen',
                                      'CandleHigh',
                                      'CandleLow',
                                      'CandleClose',
                                      'CandleDir',
                                      'CandleDirSwings',
                                      'TradeAmount',
                                      'Rate',
                                      'PnL/Trade',
                                      'Venue',
                                      'OrderType',
                                      'OrderID'
                                      'Code']

您要做的是重新编制索引，因为列不一致，所以在传递df时获取所有

NaN

s，因为df将与现有列名和索引值对齐

您可以在此处看到相同的语义行为：

In [240]:
df = pd.DataFrame(data= np.random.randn(5,3), columns = np.arange(3))
df

Out[240]:
          0         1         2
0  1.037216  0.761995  0.153047
1 -0.602141 -0.114032 -0.323872
2 -1.188986  0.594895 -0.733236
3  0.556196  0.363965 -0.893846
4  0.547791 -0.378287 -1.171706

In [242]:
df1 = pd.DataFrame(df, columns = list('abc'))
df1

Out[242]:
    a   b   c
0 NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN

或者，您可以将np数组作为数据传递：

df = pd.DataFrame(dfTrades.values,columns=['TradeDate',

In [244]:
df1 = pd.DataFrame(df.values, columns = list('abc'))
df1

Out[244]:
          a         b         c
0  1.037216  0.761995  0.153047
1 -0.602141 -0.114032 -0.323872
2 -1.188986  0.594895 -0.733236
3  0.556196  0.363965 -0.893846
4  0.547791 -0.378287 -1.171706

您可以这样尝试： 您可以在

read\u csv

名称：类似数组，默认无要使用的列名列表。如果 不包含标题行，则应显式传递header=None

---

回答。

当传递到pandas

pd.DataFrame

时，您需要执行

dfTrades.values

而不是

dfTrades

column_names= ['TradeDate',
               'TradeTime',
               'CumPnL',
               'DailyCumPnL',
               'RealisedPnL',
               'UnRealisedPnL',
               'CCYCCY',
               'CCYCCYPnLDaily',
               'Position',
               'CandleOpen',
               'CandleHigh',
               'CandleLow',
               'CandleClose',
               'CandleDir',
               'CandleDirSwings',
               'TradeAmount',
               'Rate',
               'PnL/Trade',
               'Venue',
               'OrderType',
               'OrderID'
               'Code']


df1 = pd.DataFrame(dfTrades.values, columns = column_names )

df1.head()

---

您的上一个错误很明显，您有22列，但您正在尝试传递21列的列名列表，不清楚您希望这样做：

dfTrades.set_index（[dfTrades.index]）；

那么是什么解决了您的问题？嗨，EdChum-感谢您的帮助。问题已修复，很抱歉回来晚。

column_names= ['TradeDate',
               'TradeTime',
               'CumPnL',
               'DailyCumPnL',
               'RealisedPnL',
               'UnRealisedPnL',
               'CCYCCY',
               'CCYCCYPnLDaily',
               'Position',
               'CandleOpen',
               'CandleHigh',
               'CandleLow',
               'CandleClose',
               'CandleDir',
               'CandleDirSwings',
               'TradeAmount',
               'Rate',
               'PnL/Trade',
               'Venue',
               'OrderType',
               'OrderID'
               'Code']


df1 = pd.DataFrame(dfTrades.values, columns = column_names )

df1.head()