我想使用Pandas read_csv，但我找不到合适的选项来正确阅读。
使用给定的CSV
DATETIME,A1_Pin,A2_Pin,A3_Pin,A4_Pin
2018/01/01 06:23:34.000,1,2,3,4
2018/01/01 06:24:34.000,1,2,3,4
2018/01/01 06:25:34.000,1,2,3,4
2018/01/01 06:26:34.000,1,2,3,4
2018/01/01 06:27:34.000,1,2,3,4
2018/01/01 06:28:34.000,1,2,3,4
2018/01/01 06:29:34.000,1,2,3,4
2018/01/01 06:30:34.000,1,2,3,4
DATETIME,A1_Pin,A3_Pin,A2_Pin
2018/01/01 06:31:34.000,1,3,2
标题总是可以改变我。
因此，编写一个程序来对值进行求和并不一定有效。
import pandas as pd
data = pd.read_csv("datatable.csv")
print(data)
print(data.sum())
结果
DATETIME A1_Pin A2_Pin A3_Pin A4_Pin
0 2018/01/01 06:23:34.000 1 2 3 4.0
1 2018/01/01 06:24:34.000 1 2 3 4.0
2 2018/01/01 06:25:34.000 1 2 3 4.0
3 2018/01/01 06:26:34.000 1 2 3 4.0
4 2018/01/01 06:27:34.000 1 2 3 4.0
5 2018/01/01 06:28:34.000 1 2 3 4.0
6 2018/01/01 06:29:34.000 1 2 3 4.0
7 2018/01/01 06:30:34.000 1 2 3 4.0
8 DATETIME A1_Pin A3_Pin A2_Pin NaN
9 2018/01/01 06:31:34.000 1 2 3 NaN
DATETIME 2018/01/01 06:23:34.0002018/01/01 06:24:34.000...
A1_Pin 11111111A1_Pin1
A2_Pin 22222222A3_Pin2
A3_Pin 33333333A2_Pin3
A4_Pin 32
dtype: object