Pandas：从 csv 文件中获取数据，而不考虑标题位置

Question

我有我必须做的CSV文件dataframes用panda。通常文件的格式如下：

Days    Page Impressions    Visits  Bounces
2012-12-15  692041  87973   31500
2012-12-16  602356  78663   29298
2012-12-17  730902  99356   37436
2012-12-18  730071  97844   37199
2012-12-19  774964  110446  43858
2012-12-20  419256  44592   13961
2012-12-21  320966  33692   10076
2012-12-22  200992  18840   5170

我面临的问题是有时 CSV 文件是这样的：

SomeName ABCD           
Account: AccountHolder Name         
Report Author: Analysis         
Description: Some variable length description       

Pivot           

Pivot           
Days    Page Impressions    Visits  Bounces
2012-12-15  367143  69147   30222
2012-12-16  334675  63702   28040
2012-12-17  409260  77171   33642
2012-12-18  427765  78221   33575
2012-12-19  434781  79850   34300
2012-12-20  463448  81361   34501
2012-12-21  447964  81897   35242
2012-12-22  368477  70352   31014
2012-12-23  321891  61973   27521

Time of Calculation: 2013-03-15 02:14:58            

如何仅获取天数、页面展示次数、访问次数、跳出次数列中关联的数据

我知道我可以list(my_dataframe.columns.values)获取标题名称，但它不适用于 CSV 文件类型 2。

他们是否有任何现有的 Pythonic 方式可以在大熊猫或其他东西中做到这一点？
谢谢

Answer 1

分两次读取文件。首先枚举文件中的行以获取标题所在的行。将该行号传递给 csv 解析器 skiprows arg。

with open('file.csv', 'rb') as infile:
    for lineno, line in enumerate(infile):
        if line[:4] = 'Days':
            break

df = pd.read_csv('file.csv', skiprows=lineno)