与您已经做过的差不多，除了read_csv还有nrows，您可以在其中指定数据集中想要的行数。
此外，为了防止出现错误，可以将error_bad_lines设置为False。您仍然会收到警告（如果这让您感到困扰，请将warn_bad_lines也设置为False）。它们用于指示数据集填写方式的不一致性。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('google-us-data.csv.gz', nrows=100, compression='gzip',
                   error_bad_lines=False)
print(data)

您可以使用csv内置库轻松执行类似的操作，但它需要for循环来迭代数据，如其他示例所示。

我认为你可以做这样的事情（从gzip模块的例子）

import gzip
with gzip.open('/home/joe/file.txt.gz', 'rb') as f:
    header = f.readline()
    # Read lines any way you want now.

您链接的第一个答案建议使用gzip.GzipFile-这将为您提供一个类似文件的对象，可以动态解压缩。
现在您只需要某种方法将CSV数据解析出一个类似文件的对象。。像csv.reader.
csv.reader对象将给予一个字段名列表，这样您就可以知道列、它们的名称以及有多少列。
然后，您需要获取前100个csv行对象，其工作方式与您链接的第二个问题中的工作方式完全相同，这100个对象中的每个对象都将是一个字段列表。
到目前为止，除了知道library index中列出的csv模块的存在之外，所有这些都包含在您的链接问题中。

你的代码没问题;
Pandasread_csv

warn_bad_lines：布尔值，默认值True

If error_bad_lines is False, and warn_bad_lines is True, 
a warning for each “bad line” will be output. (Only valid with C parser).

对于那些希望使用gzip和csv.reader读取gzip CSV文件的用户：

import gzip
import csv

with gzip.open('/data/docs.csv.gz', 'rt', newline='') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    for row in reader:
        print(row)

'rt'代表以文本模式读取。
参考：https://blog.finxter.com/how-to-convert-a-csv-gz-to-a-csv-in-python/