先直接给答案：configdata = pd.read_csv(savepath, encoding='utf-8', index_col=0)。
然后我们展开来说明：
首先下面这个图片是原始csv数据
1、第一列问题
上述图片可以看到，因为csv文件自带第一列序号，如果我们直接用pd.read_csv读取就会将第一列的序号也认为是一列，然后这列没有列名，所以就默认赋了一个Unnamed。所以就得到如下图片：
解决办法很简单，就是指定第一列为index（即设置参数index_col=0，其默认值是None），具体实现如下：
configdata = pd.read_csv(savepath, index_col=0)。
2、编码问题
这里可以注意到我把encoding参数去掉了，因为默认编码就是utf8的，如果我换成gbk会咋样？看看结果：
这样就报错了，会出现UnicodeDecodeError这个错误，告诉你gbk codec can’t decode。所以保存的文件编码格式也要注意。
3、列名问题
接着再讲讲，假如第一行不是列名（即原数据没有保存列名），直接是数值，该怎么处理。解决方法就是指定无表头就行（即设置header=None，其默认值是infer）：
configdata = pd.read_csv(savepath, header=None, index_col=0)
可以看到，默认给的列名是数字，如果想直接给定也行，指定参数names即可：
4、第一行问题
假如第一行列名我不想要（即不想读取），该怎么处理。pd提供了一个参数叫skiprows，你只要设置你不想读取的行号即可：
configdata = pd.read_csv(savepath, index_col=0, skiprows=[0])
5、指定原始列的数据类型
假如第一列是身份证号、股票代码或者卡号，但直接读取会变成数字类型，导致数字不完成，该怎么处理。pd提供了一个数据类型参数叫dtype，我们可以指定某列（假如身份证号所在列名为code）为字符型即可：
dtype = {“code”: str} # 其中code为列名 configdata = pd.read_csv(savepath, index_col=0, dtype=dtype)
参考阅读
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