pandas 的 `read_csv` 函数

假设我们有一个名为 `data.csv` 的 CSV 文件，它的内容如下：

```
social,BSs,POI1,POI2
100,150,200,250
200,250,300,350
300,350,400,450
```

在这个文件中，第一行（索引为0）包含了列标题：`social`, `BSs`, `POI1`, `POI2`。接下来的每一行都是具体的数据记录。

如果我们使用 pandas 的 `read_csv` 函数来读取这个文件，代码如下：

```python
import pandas as pd

# 假设 CSV 文件的路径是 'data.csv'
feature_path = 'data.csv'

# 使用 pd.read_csv 读取 CSV 文件，header=0 表示第一行是列标题
feature_data = pd.read_csv(feature_path, header=0)

print(feature_data)
```

执行这段代码后，输出将会是：

```
   social  BSs  POI1  POI2
0    100  150   200   250
1    200  250   300   350
2    300  350   400   450
```

这里，`feature_data` 是一个 pandas DataFrame 对象，它包含了从 CSV 文件中读取的数据，以及从文件的第一行自动获取的列标题。

如果 CSV 文件没有列标题，它可能看起来像这样：

```
100,150,200,250
200,250,300,350
300,350,400,450
```

在这种情况下，如果你想在读取时指定列标题，可以这样做：

```python
# 使用 pd.read_csv 读取没有列标题的 CSV 文件
# header=None 表示没有列标题行，names 参数用于指定列标题
feature_data = pd.read_csv(feature_path, header=None, names=['social', 'BSs', 'POI1', 'POI2'])

print(feature_data)
```

这将输出与之前相同的 DataFrame，但是列标题是手动指定的：

```
   social  BSs  POI1  POI2
0    100  150   200   250
1    200  250   300   350
2    300  350   400   450
```