对于csv文件进行处理一个重要的步骤是为数据添加索引，方便后续的数据操作，这里我们使用pandas库中的read_csv()函数，在读取csv数据的同时可以对其添加行索引和列索引。

import pandas as pdobj=pd.read_csv('testdata.csv')print(obj)

read_csv()不对属性进行设置的缺省状态下，对于csv文件进行读取操作后，即使原来的数据存在索引，也会自动添加数字的行索引和列索引。

obj=pd.read_csv('testdata.csv',header=None,names=range(1,1200))

当设置 header=None 时，则认为csv文件没有列索引，为其添加相应范围的索引，range(1,1200)指建立索引号从1开始最大到1199的列索引，当数据长度超过范围时，索引沿列数据的右侧对齐。

obj=pd.read_csv('testdata.csv',header=0,names=range(1,4))

当设置 header=0 时，则认为csv文件数据第一行是列索引，将用新的列索引替换旧的列索引。

obj=pd.read_csv('testdata.csv',index_col=0,usecols=[1,2,3])

当设置 index_col=0 时，则是csv文件数据的指定数据中的第一列是行索引，usecols指选中数据的对应列数，[1,2,3]指第2列到第4列。

obj=pd.read_csv('testdata.csv',index_col=0,usecols=5)

用usecols选择前n行数据进行后续处理，n为正整型。