您可以直接在read_csv中使用names
names：类似于数组，默认为None要使用的列名列表。如果文件不包含标题行，则应显式传递header=None

Cov = pd.read_csv("path/to/file.txt", 
                  sep='\t', 
                  names=["Sequence", "Start", "End", "Coverage"])

或者，您可以使用header=None读取csv，然后使用df.columns添加它：

Cov = pd.read_csv("path/to/file.txt", sep='\t', header=None)
Cov.columns = ["Sequence", "Start", "End", "Coverage"]

col_Names=["Sequence", "Start", "End", "Coverage"]
my_CSV_File= pd.read_csv("yourCSVFile.csv",names=col_Names)

完成此操作后，只需检查：

my_CSV_File.head()

简单易行的解决方案：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("path/to/file.txt", sep='\t')
headers =  ["Sequence", "Start", "End", "Coverage"]
df.columns = headers

**注意：**确保您的标头长度和CSV文件标头长度不应不匹配。

要修复代码，只需将[Cov]更改为Cov.values，pd.DataFrame的第一个参数将变为多维numpy数组：

Cov = pd.read_csv("path/to/file.txt", sep='\t')
Frame=pd.DataFrame(Cov.values, columns = ["Sequence", "Start", "End", "Coverage"])
Frame.to_csv("path/to/file.txt", sep='\t')

但最明智的解决方案仍然是将pd.read_excel与header=None和names=columns_list一起使用。

由于提到我们是从csv阅读，因此分隔符应为','[as default, not need to mention]' and the given file has no header so header=None '

样品代码：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('path/to/file.txt',header=None)
data.columns = ["Sequence", "Start", "End", "Coverage"]
print(data.head()) #Print the first rows

当阅读一个没有头的文件时，现有的答案正确地指出header=参数应该设置为None，但是没有解释为什么。这是因为默认情况下，header=0，这意味着文件的第一行被推断为头。例如，下面的代码用col_names覆盖第一行，因为第一行是作为标题读取的，它被col_names替换。
注意，这里假设列之间用空格' '分隔。

col_names = ["Sequence", "Start", "End", "Coverage"]
df = pd.read_csv("path/to/file.txt", sep=' ')                   # <--- wrong
df.columns = col_names

要获得正确的输出，您需要设置header=None：

df = pd.read_csv("path/to/file.txt", sep=' ', header=None)      # <--- OK
df.columns = col_names

或使用names=参数在一次函数调用中分配列名：

df = pd.read_csv("path/to/file.txt", sep=' ', names=col_names)  # <--- OK

如果列数未知（因为len(col_names)必须等于从文件推断出的列数）或特定列名不重要，则通常首选header=None方式。例如，在read_csv之后调用add_prefix()可以向默认列名添加前缀：

df = pd.read_csv("path/to/file.txt", sep=' ', header=None).add_prefix('col')