如何用Pandas读取CSV并填充首行A-D列空白表头

我有一个CSV文件，首行A至D列的表头为空，E至Z列已有表头值，需要为A、B、C、D列设置指定表头标签。尝试以下代码后，出现了额外的数字列行，正确的表头被挤到第二行：

gg = pd.read_csv(r'\\path\filename.csv')
gg.columns[0:4] = ["Date", "Type", "SubType1", "SubType2"]

当前打印数据如下：

Unnamed:0   Unnamed:1 Unnamed:2  Unnamed:3   Name1             Name2          Name1     Name2
    Date      Type    Subtype Subtype2         Metric 1            metric1      metric2  metric2
    9/8/2022  Vision  LS-54   LS                  54               .0234234   .923423    .83
    9/8/2022  Vision  LS-55   LS                  55               .023234    .23423     .23
    9/8/2022  Storm   LS-54   LS                  54               .0234234   .923423    .534
    9/8/2022  Storm   LS-55   LS                  55               .023234    .23423     .343

期望实现的效果：

Date     Type     SubType  SubType2             Name2          Name1     Name1       Name2
Date      Type    Subtype Subtype2         Metric 1            metric1     metric2  metric2
9/8/2022  Vision  LS-54   LS                  54               .0234234   .923423    .83
9/8/2022  Vision  LS-55   LS                  55               .023234    .23423     .23
9/8/2022  Storm   LS-54   LS                  54               .0234234   .923423    .534
9/8/2022  Storm   LS-55   LS                  55               .023234    .23423     .343

寻求正确方法，在不改动其他内容的前提下填充指定单元格。

你遇到的问题根源是：直接修改DataFrame.columns的切片会触发pandas内部机制问题，原CSV的首行空表头被自动命名为Unnamed:*，同时你要保留的第二层表头被当成了数据行。

方法1：针对单层表头场景 #

如果需求是把首行作为唯一表头，仅替换前四列的空名称：

# 读取CSV时指定首行为表头
gg = pd.read_csv(r'\\path\filename.csv', header=0)
# 将表头转为列表，修改前四列
new_cols = list(gg.columns)
new_cols[:4] = ["Date", "Type", "SubType1", "SubType2"]
# 重新赋值表头
gg.columns = new_cols

方法2：针对双层表头场景（匹配你的期望输出） #

从期望效果看，CSV实际是双层表头结构（首行是主表头，第二行是子表头），此时需要读取时指定双层表头，再修改主表头的前四列：

# 读取时设置header参数为[0,1]，将前两行都作为表头
gg = pd.read_csv(r'\\path\filename.csv', header=[0,1])
# 构造新的多层表头：替换前四列的主表头，保留其余部分
new_multi_cols = [
    ("Date", "Date"),
    ("Type", "Type"),
    ("SubType1", "Subtype"),
    ("SubType2", "Subtype2")
] + list(gg.columns[4:])
# 重新赋值为MultiIndex
gg.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(new_multi_cols)

这样就能精准替换前四列的空表头，同时完整保留原有其他表头和数据内容。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hoodcodie