read_csv

pd.read_csv的功能是读取csv的数据。

其中，seq，header，names是比较重要的参数。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/340441922

seq就是读取csv时候的分隔符。

header就是读取的数据的列的索引

names就是给读取的数据的列的索引加名称

6、names：当names没被赋值时，header会变成0，即选取数据文件的第一行作为列名；当 names 被赋值，header 没被赋值时，那么header会变成None。如果都赋值，就会实现两个参数的组合功能。
举个栗子：
1) names 没有被赋值，header 也没赋值：
# 这种情况下，header为0，即选取文件的第一行作为表头 pd.readcsv(‘girl.csv’,delim_whitespace=True)

2) names 没有被赋值，header 被赋值：
# 不指定names，指定header为1，则选取第二行当做表头，第二行下面为数据_ pd.read_csv(‘girl.csv’,delim_whitespace=True, header=1)

3) names 被赋值，header 没有被赋值：
pd.read_csv(‘girl.csv’, delim_whitespace=True, names=[“编号”, “姓名”, “地址”, “日期”])

可以看到，names适用于没有表头的情况，指定names没有指定header，那么header相当于None。
一般来说，读取文件的时候会有一个表头，一般默认是第一行，但是有的文件中是没有表头的，那么这个时候就可以通过names手动指定、或者生成表头，而文件里面的数据则全部是内容。所以这里id、name、address、date也当成是一条记录了，本来它是表头的，但是我们指定了names，所以它就变成数据了，表头是我们在names里面指定的。

4) names和header都被赋值：
pd.readcsv(‘girl.csv’, delim_whitespace=True, names=[“编号”, “姓名”, “地址”, “日期”], header=0)

这个时候，相当于先不看names，只看header，header为0代表先把第一行当做表头，下面的当成数据；然后再把表头用names给替换掉。
**所以names和header的使用场景主要如下：_**
1. csv文件有表头并且是第一行，那么names和header都无需指定;
2. csv文件有表头、但表头不是第一行，可能从下面几行开始才是真正的表头和数据，这个时候指定header即可;
3. csv文件没有表头，全部是纯数据，那么我们可以通过names手动生成表头;
4. csv文件有表头、但是这个表头你不想用，这个时候同时指定names和header。先用header选出表头和数据，然后再用names将表头替换掉，就等价于将数据读取进来之后再对列名进行rename；