pd.read_csv()方法中header参数，默认为0，标签为0（即第1行）的行为表头。若设置为-1，则无表头。示例如下：

（1）不设置header参数（默认）时：

df1 = pd.read_csv('target.csv',encoding='utf-8')
（2）header=1时：
 
import pandas as pd
df2 = pd.read_csv('target.csv',encoding='utf-8',header=1)
（3）header=-1时（可用于读取无表头CSV文件）：
 
df3 = pd.read_csv('target.csv',encoding='utf-8',header=-1)
                              pd.read_csv()方法中header参数，默认为0，标签为0（即第1行）的行为表头。若设置为-1，则无表头。示例如下：（1）不设置header参数（默认）时：df1 = pd.read_csv('target.csv',encoding='utf-8')df1（2）header=1时：import pandas as pddf2 = pd.r...
				
pd.read_csv()方法中header参数，默认为0，标签为0（即第1行）的行为表头。若设置为-1，则无表头。示例如下：
（1）不设置header参数（默认）时：
df1 = pd.read_csv('target.csv',encoding='utf-8')
（2）header=1时：
import pandas as pd
df2 = pd.read_csv('target.csv',encoding='utf-8',header=1)
（3）header=-1时（可用于读取无表头CSV文件）：
df3 = pd.read_csv('target.
				
Python-pandas读取无表头的csv/xlsx文件&加上指定表头(相当于无表头也保留了第一行数据)
Python-pandas读取无表头的csv/xlsx文件获取全部数据
pandas读取无表头如何保留第一行数据
pandas读取excelbu跳过第一行
				
用pandas处理.csv文件时，有时我们希望保存的.csv文件没有表头，于是我去看了DataFrame.to_csv的document。
发现只需要再添加header=None这个参数就行了（默认是True），
下面贴上document：
DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=', ', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, mode='w', encoding=None, compression=None, quo
import csv
with open("111.csv","a",encoding='utf-8',newline="") as f:
                    k = csv.writer(f, dialect="ex
set hive.cli.print.header=true;
只显示列名的方式
set hive.resultset.use.unique.column.names=false;
上面的方式虽然达成了要求，但是不是永久生效的，需要每次开启hive时，都要执行一次，为了让此配置文件永久的生效，我们可以修改配置文件
<property>
with open('singer_name.csv','w')as csvf:
    #新建csv表头列表
    fieldnames=['first_name','second_name','last_name']
    writer=csv.DictWriter(csvf,fieldnames=fieldnames)
    #写入表头
    writer.writeheader()
# 获取csv文件列表
csv_file_list = [f for f in os.listdir(csv_folder_path) if f.endswith('.csv')]
# 打开合并后的csv文件，以写入模式打开
with open('merged.csv', 'w', newline='') as merged_file:
    writer = csv.writer(merged_file)
    # 遍历csv文件列表，逐个读取并写入到合并后的文件中
    for csv_file in csv_file_list:
        with open(os.path.join(csv_folder_path, csv_file), 'r') as f:
            reader = csv.reader(f)
            for row in reader:
                writer.writerow(row)
该代码假设你已经将所有要合并的csv文件放在一个文件夹中，并将该文件夹路径指定为`csv_folder_path`变量。代码遍历csv文件夹中的所有csv文件，逐个读取并将其内容写入到合并后的csv文件中，最终生成一个名为`merged.csv`的整齐的csv文件。
            python的json模块中dumps和loads、dump和load以及报错JSONDecode:Expecting property name enclosed in double quotes:
            Ubunt文件压缩和解压、打包和解包