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使用csv模块的更健壮版本：

import pandas as pd
import csv
import io

with open('File.csv') as fp:
    while True:
        pos = fp.tell()
        reader = csv.reader(io.StringIO(fp.readline()))
        row = next(reader)
        if len(row) == 6:
            break
    fp.seek(pos)
    df = pd.read_csv(fp)

旧答案

你可以一行一行地读这个文件，直到你找到6列或者5个逗号（注意它们之间是否有引号和逗号，但是对于一个简单的csv文件来说是可以的：

import pandas as pd

with open('File.csv') as fp:
    while True:
        pos = fp.tell()
        row = fp.readline()
        if row.count(',') == 5:
            break
    fp.seek(pos)
    df = pd.read_csv(fp)

输出：

>>> df
  Col1 col2 col3 col4 col5 col6
0    1    2    3    4    5    6
1   qw  ers   hh   yj   df   ji

pandas的DataFrame * 构造函数 * 的另一个选项：

import csv
import pandas as pd

with open("file.csv") as csv_file:
    csv_reader = csv.reader(csv_file)
    rows = [row for row in csv_reader if len(row) == 6]
    data_six = {"columns": rows[0], "data": rows[1:]}​
    df = pd.DataFrame(**data_six)

正如@Corralien所解释的那样，使用这种方法，pandas失去了推断每列数据类型的能力，因为csv.reader总是返回一个字符串列表。
csv.reader（csvfile，dialect='excel'，**fmtparams）
返回一个reader对象，它将迭代给定的csvfile中的行。csvfile可以是任何支持迭代器协议的对象，并且每次调用它的_next_（）方法时返回一个字符串-文件对象和列表对象都适用。从csv文件读取的每一行都以字符串列表的形式返回。

• 源码 *：[docs.python]

输出：

print(df)

  Col1 col2 col3 col4 col5 col6
0    1    2    3    4    5    6
1   qw  ers   hh   yj   df   ji

• 注意：这假设你的csv文件总是以六列数据和唯一的标题结束。*

您可以使用以下方法：

def check_num_or_colseq(row):
    return len(row)==6 or (row[0]=='col1' and row[1]=='col2' and row[2]=='col3' and row[3]=='col4' and row[4]=='col5' and row[5]=='col6')

 // suppose you read the csv file
    readervar = csv.reader(file)
    for i,row in enumrate(readervar):
          if check_num_or_colseq(row):
              skip = i 
              break

df = pd.read_csv(filename, skiprows = skip + 1)

我认为上面所有的代码都是不言自明的。希望这对你有帮助。