Предоставьте заголовок фрейму данных с заданными значениями

Мне нужно предоставить заголовок кадру данных с заданными значениями

['ИДЕНТИФИКАЦИЯ','РЕКА', 'МЕСТОПОЛОЖЕНИЕ', 'УСТАНОВЛЕНО', 'ЦЕЛЬ', 'ДЛИНА', 'ПОЛОСЫ', 'CLEAR-G', 'T-OR-D', 'МАТЕРИАЛ', 'ДИАПАЗОН', 'REL-L', 'ТИП']

У меня есть следующие данные в excel в одном столбце.

E1, M, 3, СРЕДСТВА, ШОССЕ,?, 2, N, ЧЕРЕЗ, ДЕРЕВЯННЫЙ, КОРОТКИЙ, S, ДЕРЕВЯННЫЙ E2, A, 25, СРЕДСТВА, ШОССЕ, СРЕДНЯЯ, 2, N, СКВОЗНАЯ, ДЕРЕВЯННАЯ, КОРОТКАЯ, S, ДЕРЕВЯННАЯ E3,A,39,РЕМЕЛА,АКВЕДУК,?,1,N,ЧЕРЕЗ,ДЕРЕВО,?,S,ДЕРЕВО E5, A, 29, СРЕДСТВА, ШОССЕ, СРЕДНЯЯ, 2, N, СКВОЗНАЯ, ДЕРЕВЯННАЯ, КОРОТКАЯ, S, ДЕРЕВЯННАЯ E6,M,23,РЕМОЛА,ШОССЕ,?,2,N,ЧЕРЕЗ,ДЕРЕВО,?,S,ДЕРЕВО

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
0
31
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Попробуй это:

df = pd.read_excel("File_name.xlsx")
df = df.iloc[:,0].str.split(",", expand=True)
df.columns = ['IDENTIF','RIVER', 'LOCATION', 'ERECTED', 'PURPOSE', 'LENGTH', 'LANES', 'CLEAR-G', 'T-OR-D', 'MATERIAL', 'SPAN', 'REL-L', 'TYPE']

Другие вопросы по теме