我不知道这是否正确的做法。

import pandas as pd
df = pd.read_csv(r"filename.csv")
lineNumber = 0
for i, v in enumerate(df.to_string(index=False).split("\n"), 1):
    if "Measurement values" in v:
        lineNumber = i                          #Find line number of "Measurement values"
        break

df = pd.read_csv(r"filename.csv", skiprows=lineNumber)    #Read file again with lineNumber 
print(df)

输出：

Time:   Seconds elapsed [s] Torque [Nm] Speed [1/s] 
0       20180307081032: 210025.02   5.25    0.00      
1       20180307081033: 210025.98   17.50   3000.00   
2       20180307081034: 210026.97   1688.75 3000.00

不需要两次阅读文件就应该有解决方案。

与Rakesh的答案非常相似，但没有阅读整个文件，只是为了找到“测量值”行：

import pandas as pd

file_name = r"filename.csv"

line_number = -1

with open(file_name, "r") as in_file:
    for i, line in enumerate(in_file, 1):
        if line.startswith("Measurement values:"):
            lineNumber = i
            break

if line_number == -1:
    raise RuntimeError("Could not find end of header")

df = pd.read_csv(file_name, skiprows = line_number)
print(df)

我已经使用下面跳过第一行，而阅读excel，你可以做同样的csv文件. df = pandas.read_excel(excelFile, header=2)

我对panda不太熟悉，但根据我自己的经验，类似这样的东西应该适用于标准文件I/O，我希望通用策略是可移植的：

data_file = open("filename.csv", "r")
data_file_line = ""
while not data_file_line.startswith("Measurement values:"):
    data_file_line = data_file.readline()
data_file_lines_minus_header = np.append(data_file_line, data_file.readlines())

我希望这证明对某人有帮助！