Pandas DataFrame列名异常 如何修正并重命名为Code、product

核心操作分为3步：将被误识别为列名的首行数据插回数据集顶部、重命名列、重置索引即可得到目标结构。

可直接运行的代码示例 #

import pandas as pd

# 复现你当前的错误DataFrame（实际使用时替换成你导入的异常df即可）
df = pd.DataFrame(
    [['2', 'hat'], ['3', 'shoes']],
    columns=['1', 'shirt']
)

# 将原有列名转为单行数据，和原数据纵向拼接
df = pd.concat(
    [pd.DataFrame([df.columns.tolist()], columns=df.columns), df],
    ignore_index=True
)

# 重命名两列为指定名称
df.columns = ['Code', 'product']

# 可选：将Code列转为数值类型
df['Code'] = df['Code'].astype(int)

执行后得到的DataFrame共3条记录，结构如下：

根源避坑方案 #

后续导入数据时可以直接指定header=None参数，告诉pandas源数据没有表头，不会自动把第一行识别为列名，同时直接指定目标列名，从导入阶段就避免结构错误，示例：

# 读csv示例，其他格式读取参数逻辑一致
df = pd.read_csv('你的数据文件路径', header=None, names=['Code', 'product'])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user19372021