如何为无表头的Pandas数据集添加自定义表头？

直接给DataFrame指定列名即可，不需要用pd.concat合并，你的做法会导致列数翻倍、格式混乱。

正确步骤： #

1. 定义表头列表：

columns = ["Transaction id", "Price", "Date of Transfer", "Postcode","Property Type",
           "PAON", "SAON", "Street", "Locality", "Town/City", "District", "County",
           "PPD Category Type"]

2. 直接将列表赋值给DataFrame的columns属性：

df_price_paid.columns = columns

为什么你的方法行不通？ #

你创建的转置表头DataFrame s 是一行多列的结构，用pd.concat([s, df_price_paid.head()], axis=1)会把它作为新列追加到原数据右侧，而非替换原有列名。这种方式完全没必要，直接赋值列名是最直接高效的做法。

扩展：从文件读取无表头数据的场景 #

如果原始数据来自CSV等文件，读取时可直接指定header=None跳过默认表头，再设置自定义列名：

import pandas as pd

df_price_paid = pd.read_csv("your_data_file.csv", header=None)
df_price_paid.columns = columns

内容的提问来源于stack exchange，提问作者elksie5000