看起来你需要知道页脚的模式是什么，然后读入文件的最后一行，检查模式是否在最后一行。如果是，你的最后一行是你的页脚变量，你可以用skip footer读取，否则就直接读入整个内容，忽略last_line。

with open('filename.txt') as f:
    for line in f:
        pass
    last_line = line

if "some value" in last_line:
    df = pd.read_csv("path", skipfooter=1, engine"python")
else:
    df = pd.read_csv("path", engine"python")

由于预期的页脚比其他行有更多的列，on_bad_lines（在版本1.3.0.中引入）可以用来分隔数据和页脚。如文档所示，on_bad_lines指定遇到坏行（具有太多字段的行）时该怎么做。
使用可调用特性（在1.4.0版中引入，仅在engine="python"时支持）：

import pandas as pd

footer = [] # variable to store footer(s) data

def record_footer(bad_line):
    footer.append(bad_line)
    print(footer)

path = 'test.txt' # directory to data file.

df = pd.read_csv(path, on_bad_lines=record_footer, engine='python')

print(df)

输出如下。第一行是提取的页脚。

[['Date:20200225', 'Start:1200', 'End:1300', 'Session:2', 'Exp:12', 'Type:"mono"']]
   col1  col2  col3
0   100    up  1.24
1   874  down  3.54
2   122    up  3.34