我正在读一个csv文件到熊猫。这个csv文件由四列和一些行组成，但是没有标题行，我想添加。我一直在尝试以下:
Cov = pd.read_csv("path/to/file.txt", sep='\t')
Frame = pd.DataFrame([Cov], columns = ["Sequence", "Start", "End", "Coverage"])
Frame.to_csv("path/to/file.txt", sep='\t')
但是当我应用代码时，我得到以下错误:
ValueError: Shape of passed values is (1, 1), indices imply (4, 1)
这个错误到底意味着什么?在python中添加标题行到我的csv文件/pandas df会是什么干净的方式?
当前回答
当读取一个没有头文件时，现有的答案正确地说header= parameter应该设置为None，但没有解释为什么。这是因为默认情况下，header=0，这意味着文件的第一行被推断为头文件。例如，下面的代码用col_names覆盖第一行，因为第一行被读取为标头，它被col_names替换。
注意，这里假设列之间用空格' '分隔。
col_names = ["Sequence", "Start", "End", "Coverage"]
df = pd.read_csv("path/to/file.txt", sep=' ') # <--- wrong
df.columns = col_names
为了得到正确的输出，你需要设置header=None:
df = pd.read_csv("path/to/file.txt", sep=' ', header=None) # <--- OK
df.columns = col_names
或者使用names= parameter在一次函数调用中为列名赋值:
df = pd.read_csv("path/to/file.txt", sep=' ', names=col_names) # <--- OK
如果列数未知(因为len(col_names)等于从文件中推断出的列数非常重要)，或者具体的列名不重要，则通常首选None方式。例如，在read_csv之后调用add_prefix()可以为默认列名添加前缀:
df = pd.read_csv("path/to/file.txt", sep=' ', header=None).add_prefix('col')
其他回答
或者你也可以用header=None读取csv文件，然后用df.columns添加它:
Cov = pd.read_csv("path/to/file.txt", sep='\t', header=None)
Cov.columns = ["Sequence", "Start", "End", "Coverage"]
因为上面提到我们正在从csv文件中读取，所以分隔符应该是'，'[默认值，不需要提到]'并且给定的文件没有头文件，因此header=None '
示例代码:
import pandas as pd
data = pd.read_csv('path/to/file.txt',header=None)
data.columns = ["Sequence", "Start", "End", "Coverage"]
print(data.head()) #Print the first rows
当读取一个没有头文件时，现有的答案正确地说header= parameter应该设置为None，但没有解释为什么。这是因为默认情况下，header=0，这意味着文件的第一行被推断为头文件。例如，下面的代码用col_names覆盖第一行，因为第一行被读取为标头，它被col_names替换。
注意，这里假设列之间用空格' '分隔。
col_names = ["Sequence", "Start", "End", "Coverage"]
df = pd.read_csv("path/to/file.txt", sep=' ') # <--- wrong
df.columns = col_names
为了得到正确的输出，你需要设置header=None:
df = pd.read_csv("path/to/file.txt", sep=' ', header=None) # <--- OK
df.columns = col_names
或者使用names= parameter在一次函数调用中为列名赋值:
df = pd.read_csv("path/to/file.txt", sep=' ', names=col_names) # <--- OK
如果列数未知(因为len(col_names)等于从文件中推断出的列数非常重要)，或者具体的列名不重要，则通常首选None方式。例如，在read_csv之后调用add_prefix()可以为默认列名添加前缀:
df = pd.read_csv("path/to/file.txt", sep=' ', header=None).add_prefix('col')
要修复你的代码，你可以简单地将[Cov]更改为Cov。Values, pd的第一个参数。DataFrame将变成一个多维numpy数组:
Cov = pd.read_csv("path/to/file.txt", sep='\t')
Frame=pd.DataFrame(Cov.values, columns = ["Sequence", "Start", "End", "Coverage"])
Frame.to_csv("path/to/file.txt", sep='\t')
但最聪明的解决方案仍然是使用pd。read_excel with header=None and names=columns_list。
您可以直接在read_csv中使用名称
names:类数组，默认无要使用的列名列表。如果文件 不包含标题行，那么你应该显式地传递header=None
Cov = pd.read_csv("path/to/file.txt",
sep='\t',
names=["Sequence", "Start", "End", "Coverage"])
