读取Excel文件时如何去除Pandas表头中的换行符

你之前用skiprows=1无效是因为这个参数的作用是跳过指定行数、将后续行设为表头，根本不是用来处理现有表头里的换行符的。

正确的做法是先正常读取文件，再单独处理表头的换行符：

1. 正常读取Excel文件（保留原表头）：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('S:/DataToClean.xlsm')

2. 替换表头中的换行符（覆盖\n和\r两种常见换行格式）：

# 直接删除换行符
df.columns = df.columns.str.replace('\n', '').str.replace('\r', '')

# 也可以把换行符替换成空格，让表头更易读
# df.columns = df.columns.str.replace('\n', ' ').str.replace('\r', ' ')

如果表头里还有制表符这类其他空白字符，用正则表达式能一次性处理：

import re
df.columns = [re.sub(r'[\n\r\t]', '', col) for col in df.columns]

这样就能彻底清除表头里的换行符了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jack