python - 使用 pandas read_csv 读取标题时跳过 `# ` 字符

Question

我有一个看起来像这样的文件:

# Time                  Cm                      Cd                      Cl                      Cl(f)                   Cl(r)                   Cm      Cd      Cl      Cl(f)   Cl(r)
1.000000000000e+01      -5.743573465913e-01     -5.860160539688e-01     -1.339511756657e+00     -1.244113224920e+00     -9.539853173733e-02
2.000000000000e+01      6.491397073110e-02      1.320098727949e-02      6.147195262817e-01      3.722737338720e-01      2.424457924098e-01
3.000000000000e+01      3.554043329234e-02      4.296597501519e-01      7.901295853361e-01      4.306052259604e-01      3.595243593757e-01

有什么方法可以告诉 pandas Time 是第一列名称？

我是这样读的

dat = pd.read_csv('%sdt.dat'%s, delim_whitespace=True)

这以某种方式告诉 pandas 第一列名为 #:

dat.columns
Index(['#', 'Time', 'Cm', 'Cd', 'Cl', 'Cl(f)', 'Cl(r)', 'Cm.1', 'Cd.1', 'Cl.1', 'Cl(f).1', 'Cl(r).1'],
      dtype='object')

我如何告诉 pandas' read_csv 忽略标题中的前两个字符或以其他方式从 read_csv 中获取我想要的列名？

Answer 1

这是一种可能的解决方法:

headers = pd.read_csv('%sdt.dat'%s, delim_whitespace=True, nrows=0).columns[1:]
dat = pd.read_csv('%sdt.dat'%s, delim_whitespace=True, header=None, skiprows=1, names=headers)

或者，您可以通过一些后处理来修复列:

col_mapper = {old:new for old, new in zip(dat.columns, dat.columns[1:])}
dat = dat.iloc[:, :-1].rename(col_mapper, axis=1)