pandas替换列名必须列数相同么？?报错

                    <div class="ref">

引用来自“007”的评论

(tf) [root@bogon testpd]# cat test.csv 
A,B,C,D,code
1,2,3,4,23
5,6,7,7,234
23,423,4,21,123
(tf) [root@bogon testpd]# python       
Python 3.6.6 (default, Aug 13 2018, 18:24:23) 
[GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-28)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import pandas as pd
>>> names = ['A','x','C','D','code','xxx','yyy']
>>> opcsv=pd.read_csv('test.csv', header=0, dtype={'code':str})
>>> opcsv
    A    B  C   D code
0   1    2  3   4   23
1   5    6  7   7  234
2  23  423  4  21  123
>>> opcsv.columns = names[:len(opcsv.columns)]
>>> opcsv
    A    x  C   D code
0   1    2  3   4   23
1   5    6  7   7  234
2  23  423  4  21  123
>>> 

                    <pre>opcsv=pandas.read_csv(f,header=0,dtype={'code':str})

opcsv.reindex(columns=names)

                        请问我不太懂reindex（columns=names）是实现什么的 我尝试了一下似乎没有生效
                    

                    <p>看下结果是不是你要的效果</p> 

(tf) [root@bogon testpd]# cat test.csv 
A,B,C,D,code
1,2,3,4,23
5,6,7,7,234
23,423,4,21,123
(tf) [root@bogon testpd]# python       
Python 3.6.6 (default, Aug 13 2018, 18:24:23) 
[GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-28)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import pandas as pd
>>> names = ['A','B','C','D','code','xxx','yyy']
>>> opcsv=pd.read_csv('test.csv', header=0, dtype={'code':str})
>>> opcsv
    A    B  C   D code
0   1    2  3   4   23
1   5    6  7   7  234
2  23  423  4  21  123
>>> newpocsv = opcsv.reindex(columns=names)
>>> newpocsv
    A    B  C   D code  xxx  yyy
0   1    2  3   4   23  NaN  NaN
1   5    6  7   7  234  NaN  NaN
2  23  423  4  21  123  NaN  NaN
>>> 

                        是的！这正是我想要的结果，但是不知道为什么我按照您给的代码尝试了一遍发现，列名并没有成功生效。

以下是我打印调试的结果，由上面的list替换下面dataframe的表头

但令我无奈的是他并没有生效，我也不清楚具体的原因

                    <p>是的！这正是我想要的结果，但是不知道为什么我按照您给的代码尝试了一遍发现，列名并没有成功生效。</p> 

以下是我打印调试的结果，由上面的list替换下面dataframe的表头

但令我无奈的是他并没有生效，我也不清楚具体的原因

                        回复 <a class="referer" target="_blank">@007</a>  : 我通过回复成功实现了，但又引发了新的问题
                    

                        opcsv = opcsv.reindex(columns=names)
                    

                    <p><img height="502" src="https://oscimg.oschina.net/oscnet/7394ce4296a0d3a4bea1fa33fbfb32a641a.jpg" width="1782"></p> 

原有的数据也被全部清空赋值NaN了。我不清楚具体原因，我现在正尝试断点debug查看问题所在

                    <p>当我在debug的时候发现了这样的报错</p> 

Traceback (most recent call last):
  File "E:\Program Files (x86)\PyCharm 2018.1.3\helpers\pydev\pydevd.py", line 1664, in <module>
    main()
  File "E:\Program Files (x86)\PyCharm 2018.1.3\helpers\pydev\pydevd.py", line 1658, in main
    globals = debugger.run(setup['file'], None, None, is_module)
  File "E:\Program Files (x86)\PyCharm 2018.1.3\helpers\pydev\pydevd.py", line 1068, in run
    pydev_imports.execfile(file, globals, locals)  # execute the script
  File "E:\Program Files (x86)\PyCharm 2018.1.3\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile
    exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc)
  File "C:/Users/Administrator/Desktop/computerXP/hebing.py", line 2, in <module>
    import pymysql,pandas,os,time,numpy
  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\__init__.py", line 19, in <module>
    "Missing required dependencies {0}".format(missing_dependencies))
ImportError: Missing required dependencies ['numpy']

我不知道是否是他的原因

                    <p>我似乎找到了原因</p> 

frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3, 3)), index=['a', 'c', 'd'], columns=['c1', 'c2', 'c3']) print frame

因为我本地读取的csv文件是

这样的中文列名，而我需要替换以下列名

因此就好在替换成功的同时将所有原来的数据变为NaN

因为如果从read_csv传参names来更改列名就必须要小于等于csv列数

或者如果只要解决names参数传入的元素少于csv列数dataframe从后抛弃数据这样是否可行？

                    <pre>(tf) [root@bogon testpd]# cat test.csv 

A,B,C,D,code 1,2,3,4,23 5,6,7,7,234 23,423,4,21,123 (tf) [root@bogon testpd]# python        Python 3.6.6 (default, Aug 13 2018, 18:24:23)  [GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-28)] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import pandas as pd >>> names = ['A','x','C','D','code','xxx','yyy'] >>> opcsv=pd.read_csv('test.csv', header=0, dtype={'code':str}) >>> opcsv     A    B  C   D code 0   1    2  3   4   23 1   5    6  7   7  234 2  23  423  4  21  123 >>> opcsv.columns = names[:len(opcsv.columns)] >>> opcsv     A    x  C   D code 0   1    2  3   4   23 1   5    6  7   7  234 2  23  423  4  21  123 >>> 

                    <p>我的天，简直不敢相信，这正是我想要得完美结果，请问您是做了理解pandas多深才做到的。能分享一下您是怎么去剖析pandas得到的</p>