求助：Pandas中如何将表头列表合并至目标DataFrame？

嗨，我来帮你快速搞定这个问题！你已经完成了最关键的文件读取步骤，现在只需要把表头列表正确赋值给数据DataFrame的列名就可以了，具体操作如下：

步骤1：将表头DataFrame转为一维列表 #

因为你读取表头文件时用了header=None，df_column_names是一个每行存一个表头的DataFrame。我们需要把它转成一维列表，才能直接赋值给数据的列名：

# 提取表头文件第一列的所有值转为列表（如果表头是一行多列，就换成iloc[0, :]）
column_names = df_column_names.iloc[:, 0].tolist()

步骤2：给数据DataFrame设置表头 #

直接把上面得到的列表赋值给df的columns属性就行：

df.columns = column_names

完整代码示例 #

把你的原有代码和上面的步骤整合起来，就是这样：

import pandas as pd

# 读取无表头的数据集
df = pd.read_csv(file_dir + file_name, sep=',', header=None, encoding='latin-1', low_memory=False)
# 读取表头文件
df_column_names = pd.read_csv(file_dir + file_name_cols, sep=',', header=None, encoding='latin-1', low_memory=False)

# 转换表头为列表
column_names = df_column_names.iloc[:, 0].tolist()

# 为数据集设置表头
df.columns = column_names

小提醒 #

如果你的表头文件里的表头是一行多列（所有表头在同一行的不同列中），那转换列表的时候就改成：

column_names = df_column_names.iloc[0, :].tolist()

这样就能完美把表头和数据合并到同一个DataFrame里啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者NuValue