Невозможно правильно настроить read_csv, если заголовки находятся в разных строках CSV. ⇐ Python

[Anonymous]

У меня был сценарий, который нормально работал в PyCharm, пока я не удалил/переустановил Anaconda. Теперь я получаю всевозможные ошибки.
Одну из них я выделил в файл read_csv, который читается не так, как я ожидал.
Это выглядит так:



Цена
Коррекция закрытия
Закрыть
Высоко
Низко
Открыть
Объем




Тикер
^БВСП
^БВСП
^БВСП
^БВСП
^БВСП
^БВСП


Дата







2014-01-02
50341.0
50341.0
51656.0
50246.0
51522.0
3476300

03.01.2014
50981.0
50981.0
50981.0
50269.0
50348.0
7360400


06.01.2014
50974.0
50974.0
51002.0
50451.0
50980.0
3727800


07.01.2014
50430.0
50430.0
51478.0
50429.0
50982.0
3339500



Файл .csv выглядит следующим образом:
Price,Adj Close,Close,High,Low,Open,Volume
Ticker,^BVSP,^BVSP,^BVSP,^BVSP,^BVSP,^BVSP
Date,,,,,,,
2014-01-02,50341.0,50341.0,51656.0,50246.0,51522.0,3476300
2014-01-03,50981.0,50981.0,50981.0,50269.0,50348.0,7360400
2014-01-06,50974.0,50974.0,51002.0,50451.0,50980.0,3727800
2014-01-07,50430.0,50430.0,51478.0,50429.0,50982.0,3339500

Как мне читать_csv, если я хочу, чтобы фрейм данных имел индекс даты и времени под названием «Дата» (где текст, который я хочу использовать в первом столбце, третьей строке) и столбцы с именем Adj Close , Close, High, Low, Open, Volume (которые находятся в первой строке, столбцы 2-7)
Можно ли как-нибудь сделать это в одной строке, или мне нужно прочитать, используя первую строку в качестве заголовков, затем переименуйте Текущая цена?
Я хочу, чтобы df выглядел так:



Дата
Настройка закрытия
Закрыть
Высоко
Низко
Открыть
Объем



< tr>
2014-01-02
50341.0
50341.0
51656.0
50246.0
51522.0
3476300

03.01.2014
50981.0
50981.0
50981.0
50269.0
50348.0
7360400


06.01.2014
50974.0
50974.0
51002.0
50451.0
50980.0
3727800


07.01.2014
50430.0
50430.0
51478.0
50429.0
50982.0
3339500



Я использую это, но есть ли более простой способ?
idx_df = pd.read_csv(
f'{data_folder}/INDEX_{idx_code}.csv',
header=None,
skiprows=3, # data starts on row 4
names=['Date', 'Adj Close', 'Close', 'High', 'Low', 'Open', 'Volume'],
index_col='Date'
)
idx_df.index = pd.to_datetime(idx_df.index, errors='coerce') # Try this to remove error


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/792 ... nes-of-csv