在大数据计算MaxCompute中使用pyODPS读取文件后再写入ODPS（MaxCompute表），是否需要指定列名，主要取决于几个关键因素：
一、读取文件时的列名处理
使用pandas读取文件：当使用pandas的read_csv或read_excel等方法读取文件时，可以通过header参数指定列名所在的行（如果文件第一行就是列名，则通常设置header=0）。此外，也可以通过names参数直接指定列名列表，这在文件没有列头或者列头需要重命名时特别有用。
读取为DataFrame后的处理：无论文件是否直接包含列名，读取后得到的pandas DataFrame都会有一个明确的列名集合。这些列名将用于后续的数据处理和分析。
二、写入ODPS时的列名处理
DataFrame与ODPS表结构的匹配：在将DataFrame写入ODPS表之前，需要确保DataFrame的列名与ODPS表的列名相匹配，或者至少包含ODPS表中的所有必要列。这是因为写入操作会根据列名将数据映射到ODPS表的相应列中。
是否需要显式指定列名：
如果DataFrame的列名与ODPS表的列名完全一致，那么通常不需要显式指定列名，写入操作会自动匹配。
如果列名不完全一致，则可能需要在写入前对DataFrame进行列名重命名，或者确保只写入ODPS表中存在的列（忽略DataFrame中不存在的列）。
写入操作：使用pyODPS的DataFrame.persist方法将DataFrame写入ODPS表时，可以通过partition参数指定分区信息（如果表是分区表的话），但列名的匹配是自动进行的，除非需要进行特殊的列名映射或处理。
三、结论
因此，在大多数情况下，当使用pyODPS将DataFrame写入ODPS表时，不需要显式指定列名，只要确保DataFrame的列名与ODPS表的列名相匹配即可。然而，在某些特殊情况下，如需要重命名列或只写入部分列时，则可能需要对DataFrame进行相应的处理。
总的来说，列名的处理是确保数据正确写入ODPS表的关键步骤之一，需要根据实际情况灵活处理。