【Python】处理Dataframe的时候 如果遇到表格第一行是首行居中，怎么能跳过首行，把第一行作为索引行？

我在处理dataframe的时候,总是会遇到这样的表格：

明明是文件的表名，却变成了索引的列名，而真正的列名，却在第1列。

想要其中一项做筛选，因为列名不对，无法筛选上。这就没法对数据做处理。

以下的解决方法，根据用excel导入和非excel导入做了区分：

1. 用Excel读取Dataframe

在处理包含首行居中的表格数据（例如从 Excel 文件读取）时，如果第一行是标题的行（常见的是首行居中的），而第二行才是实际的列名（索引行），例如这样：

这个时候，可以通过 pandas 的read_excel()来处理这种情况。

具体步骤：

方法：

1. 读取文件：使用 pandas.read_excel() 或 pandas.read_csv() 读取文件。
2. 跳过首行：通过参数 skiprows 跳过第一行。 设置列名：将第二行作为列名。

假设你有一个 Excel 文件，第一行是标题行（首行居中），第二行是实际的列名。

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件，跳过第一行
file_path = 'your_file.xlsx'  # 替换为你的文件路径
df = pd.read_excel(file_path, skiprows=1)

# 查看结果
print(df)

如果你需要更灵活地处理，例如动态判断哪一行是列名行，可以先读取整个文件，然后手动设置列名。

import pandas as pd

# 读取整个文件
file_path = 'your_file.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path)

# 假设第二行是列名
# 将第二行作为列名
df.columns = df.iloc[1]

# 删除第二行（因为它已经被设置为列名）
df = df.drop(df.index[1])

# 重置索引
df = df.reset_index(drop=True)

# 查看结果
print(df)

PS：
注意哦，要确保读取的文件格式（区分 Excel 或 CSV），并根据文件类型选择合适的读取函数（read_excel 或 read_csv）。

2. 单独处理Dataframe

如果已经有一个 DataFrame，不需要从excel导出，

并且需要跳过首行（假设首行是标题行），将第二行作为列名的话，可以参考这个方法：

方法：

1. 提取第二行作为列名。
2. 删除原数据中的第二行。
3. 重置索引。

import pandas as pd

# 示例 DataFrame
data = {
    'A': ['表格标题', '列名1', 'Value1', 'Value2'],
    'B': ['表格标题', '列名2', 'Value3', 'Value4'],
    'C': ['表格标题', '列名3', 'Value5', 'Value6']
}

df = pd.DataFrame(data)
print("原始 DataFrame:")
print(df)#下面是df

这个是data的展示

原始 DataFrame:

       A      B      C
0  表格标题  表格标题  表格标题
1   列名1   列名2   列名3
2  Value1 Value3 Value5
3  Value2 Value4 Value6

现在对我来说，表格标题不是我的索引行，我需要索引的是列名。
所以现在我需要提取第1行作为列名，然后删除原数据中的第0行（就是表格标题的行），最后要重置索引。

# 提取第二行作为列名
new_columns = df.iloc[1]

# 删除原数据中的第二行
df = df.drop(df.index[1]) #这个index值，视具体情况定，需要调整

# 将提取的列名设置为 DataFrame 的列名
df.columns = new_columns

# 重置索引（可选，如果需要从0开始）
df = df.reset_index(drop=True)

print("处理后的 DataFrame:")
print(df)

结果, 处理后的 DataFrame:

      列名1   列名2   列名3
0   Value1 Value3 Value5
1   Value2 Value4 Value6

PS：重置索引的好处是可以重新对表格排序，方便对后续处理；
我处理的表格因为是要批量操作，如果没有重置索引的话，会因为处理的表格的顺序不同而误删数据。
所以个人认为这一步还是挺有用的。