如果只想读取前999，999行（非标题行）：

read_csv(..., nrows=999999)

如果只想读取行1，000，000 ... 1，999，999

read_csv(..., skiprows=1000000, nrows=999999)

无行：要读取的文件的行数。用于阅读大文件的片段 *
飞鱼：列表类型或整数要跳过的行数（索引为0）或文件开头处要跳过的行数（int

对于大文件，你可能还需要使用chunksize：

区块大小：int，默认值None返回用于迭代的TextFileReader对象

pandas.io.parsers.read_csv documentation

chunksize=是一个非常有用的参数，因为read_csv传递后的输出是一个迭代器，因此您可以在它上面调用next()函数来获取您想要的特定块，而不会占用您的内存。例如，要获取前n行，您可以用途：

chunks = pd.read_csv('file.csv', chunksize=n)
df = next(chunks)

例如，如果您有一个时间序列数据，并且希望将前700k行作为训练集和余数测试集，则可以通过以下方式实现：

chunks = pd.read_csv('file.csv', chunksize=700_000)
train_df = next(chunks)
test_df = next(chunks)

如果你不想使用Pandas，你可以使用csv库和限制行读取与交互中断。
例如，我需要读取存储在 * csv * list中的文件列表，以获取唯一的文件头。

for csvs in result:
    csvs = './'+csvs
    with open(csvs,encoding='ANSI', newline='') as csv_file:
        csv_reader = csv.reader(csv_file, delimiter=',')
        count=0
        for row in csv_reader:
            if count:
                break;