📊✨ Pandas读取CSV文件时，`names`参数用法大揭秘！😉

在使用`pandas.read_csv()`函数处理数据时，`names`参数可以帮助我们自定义列名，尤其当原始数据没有提供列名时非常实用。例如：假设你有一个数据集缺少表头，通过设置`names`参数可以轻松搞定！💪

示例代码如下👇：

```python

import pandas as pd

data = pd.read_csv('your_file.csv', names=['Column1', 'Column2', 'Column3'])

```

这里，我们为三列分别命名为`Column1`、`Column2`和`Column3`。如果不确定列的数量，还可以结合`header=None`一起使用哦！📝

此外，`names`参数还能与`usecols`配合，只导入特定的列并命名它们。💡

比如：

```python

data = pd.read_csv('file.csv', usecols=[0, 2], names=['Name', 'Age'])

```

这样既高效又灵活！🚀

快来试试吧，让数据分析更简单！🔥✨