Python中pandas读取数据时列名与数据不对应的问题如何解决？
我的文件是这样的：
只想读取其中的 5 列：1，3，4，5，6
在 jupyter notebook 中执行以下代码
%matplotlib inline
import matplotlib
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
dtype1 ={‘names’:(‘R’,‘c’,‘sigma_r’,‘sigma_t’,‘sigma_h’),‘formats’:(np.float64, np.float64, np.float64, np.float64, np.float64)}
name2 = {‘R’,‘c’,‘sigma_r’,‘sigma_t’,‘sigma_h’}
dtype2 = {‘R’: np.float64,‘c’: np.float64,‘sigma_r’: np.float64,‘sigma_t’: np.float64,‘sigma_h’: np.float64}
a = np.loadtxt(’./TS015.dat’, dtype=dtype1, usecols=(0,2,3,4,5))
data = pd.read_csv("./TS015.dat",skiprows=2,header=0, sep=’\s+’, index_col=None, names=name2, dtype=dtype2, usecols=[0,2,3,4,5])
结果发现数组 a 的结果是对的，而 data 里读取的各列的标题是乱的，并不是我想要的‘ R ’对应于第一列，‘ c ’对应于第二列。不知道是不是 read_csv 函数有什么参数没有设置对？
使用的环境是 Ubuntu 下通过 pyenv 安装的 anaconda3-4.3.1，notebook 信息： Server Information:
You are using Jupyter notebook.
The version of the notebook server is: 5.4.1-bcc8ab2 The server is running on this version of Python:
Python 3.6.4 | packaged by conda-forge | (default, Dec 23 2017, 16:31:06)
[GCC 4.8.2 20140120 (Red Hat 4.8.2-15)]
Current Kernel Information:
Python 3.6.4 | packaged by conda-forge | (default, Dec 23 2017, 16:31:06)
Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information
IPython 6.2.1 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.
我另外在 ubuntu17.10 的虚拟机里尝试了同样的代码，read_csv 读取到的结果也不对，names 和列似乎是随意匹配的一样。。。
请各位指正，先谢过。
Python中pandas读取数据时列名与数据不对应的问题如何解决？
遇到pandas读取数据时列名和数据错位的问题，通常是因为文件首行数据不规范或者分隔符不匹配。核心是检查文件格式，并正确指定header和sep参数。
比如CSV文件首行是数据而非列名，可以设置header=None手动指定列名：
import pandas as pd
# 文件首行是数据的情况
df = pd.read_csv('data.csv', header=None, names=['col1', 'col2', 'col3'])
如果是分隔符问题，比如用制表符分隔却默认逗号：
# 明确指定分隔符
df = pd.read_csv('data.tsv', sep='\t')
还可以跳过不规范行：
# 跳过前两行（如注释行）
df = pd.read_csv('data.csv', skiprows=2)
用pd.read_csv的engine='python'有时能处理不规则分隔符：
df = pd.read_csv('data.csv', engine='python')
检查一下文件前几行和分隔符，调整参数就行。
