Python读取无列名含空列CSV：删除空列及列命名/访问问题

我有一个80列、12500行的CSV文件，所有列都没有名称，还存在空列，数据示例如下：

8,1,,0,1993,146,,2,1,,,,,,,,,,2.1,0.65,0.15,0.65,19.1,,18.03,,,19.6,,,0.06,,,,,,19.1,19.6294717,19.36473585,0.06,,,,51.25,19.3,23.3,-0.04,-0.04,0.34,0.07,0.16,,,0.16,,,,,,,,,,,,,,,,,,15.3,7.8,11.55,58,100,79,15.4,8,11.7

我用data = pd.read_csv('CollectedData.csv')读取文件后，尝试用data = data.dropna()删除空列，结果发现这代码只会删行，不会删列。现在需要解决两个问题：怎么删除空列？怎么给特定列命名并访问这些列？

删除空列 #

dropna()默认是删除包含缺失值的行，要删除空列需要指定axis=1参数。如果只想删除完全为空值的列（大部分场景推荐用这个），再加上how='all'：

# 删除所有全为空的列
data = data.dropna(axis=1, how='all')

# 若是需要删除任何包含空值的列（慎用，会把所有带缺失值的列都删掉）
# data = data.dropna(axis=1, how='any')

也可以通过筛选的方式直接保留非全空列：

data = data.loc[:, data.notna().any(axis=0)]

给特定列命名并访问 #

1. 读取文件时直接指定列名 #

如果提前知道要命名的列的位置，读文件时用names参数直接定义列名。比如给第0、3、4列分别命名为col_a、col_b、col_year，剩余列可以用空字符串占位适配80列的长度：

# 生成对应80列的列名列表
column_names = ['col_a', '', '', 'col_b', 'col_year'] + ['']*(80-5)
data = pd.read_csv('CollectedData.csv', names=column_names)

2. 读取文件后修改特定列名 #

先获取当前列名列表，修改指定索引位置的列名，再重新赋值给DataFrame的列属性：

current_cols = list(data.columns)
# 示例：把第5列（索引为5）命名为col_id，第18列命名为col_value
current_cols[5] = 'col_id'
current_cols[18] = 'col_value'
data.columns = current_cols

3. 访问命名后的列 #

直接通过列名即可访问对应列的数据：

# 用方括号语法获取列
col_year_data = data['col_year']
# 列名不含特殊字符时，也可以用点语法
col_year_data = data.col_year

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user19963011