问题描述：

使用 pandas，如何只读取没有标题的 .csv 文件中的列子集（例如第 4 列和第 7 列）？我似乎无法使用 来做到这一点usecols。

解决方案 1：

为了读取没有标题的 csv 并且只需要传递某些列的参数header=None以及usecols=[3,6]第 4 列和第 7 列：

df = pd.read_csv(file_path, header=None, usecols=[3,6])

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解决方案 2：

以前的答案都很好而且正确，但在我看来，一个额外的names参数会让它变得完美，而且它应该是推荐的方式，特别是当 csv 没有headers.

解决方案

用途usecols及names参数

df = pd.read_csv(file_path, usecols=[3,6], names=['colA', 'colB'])

其他阅读材料

或者使用header=None明确告诉人们csv没有标题（无论如何两行是相同的）

df = pd.read_csv(file_path, usecols=[3,6], names=['colA', 'colB'], header=None)

这样你就可以通过

# with `names` parameter
df['colA']
df['colB'] 

而不是

# without `names` parameter
df[0]
df[1]

解释

基于read_csv，当names明确传递时，header则会表现得像None而不是，因此当存在时0可以跳过。header=None`names`

解决方案 3：

确保为第 4 列和第 7 列指定 passheader=None和 add 。usecols=[3,6]

解决方案 4：

您还可以调用read_table()（header=None将文件的第一行读取为数据的第一行）：

df = pd.read_table('test.tsv', sep=',', usecols=[3,6], header=None)

如果分隔符是（.tsv 文件等），则此功能更有用， 因为默认分隔符是 （read_csv与其默认分隔符不同,）。

解决方案 5：

按照文档https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_csv.html：headerint，int列表，默认“推断”用作列名的行号和数据的开头。默认行为是推断列名：如果没有传递任何名称，则行为与 header=0 相同，并且从文件的第一行推断出列名，如果明确传递了列名，则行为与 header=None 相同。明确传递 header=0 以便能够替换现有名称。标题可以是整数列表，用于指定列上的多索引的行位置，例如 [0,1,3]。未指定的中间行将被跳过（例如，跳过此示例中的 2）。请注意，如果 skip_blank_lines=True，则此参数将忽略注释行和空行，因此 header=0 表示数据的第一行而不是文件的第一行。

namesarray-like，可选要使用的列名列表。如果文件包含标题行，则应明确传递 header=0 以覆盖列名。此列表中不允许重复。

columts = ['Day', 'PLMN', 'RNCname']
tempo = pd.read_csv("info.csv", sep=';', header=0, names=columts, index_col=False)